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成人创伤性脑损伤患者的颅内压监测:挑战与创新

创作时间:
作者:
@小白创作中心

成人创伤性脑损伤患者的颅内压监测:挑战与创新

引用
MedSci-临床研究与学术平台
1.
https://m.medsci.cn/article/show_article.do?id=664f84413687

创伤性脑损伤后的颅内高压是主要并发症,可导致脑疝和脑灌注减少。颅内压监测是治疗的核心,但其适应症和益处的证据尚不充分。近年来,无创监测技术和人工智能在颅内压分析中的应用取得进展,为临床管理提供了新思路。

颅内压监测和治疗框架

1. 评估颅内高压风险

创伤性脑损伤后,及时识别颅内高压至关重要。其征兆包括影像学异常(如颅内结构扭曲)、意识水平下降(GCS评分)、瞳孔异常及全身改变(如血流动力学和呼吸系统变化)。

根据脑创伤基金会指南,最广泛接受的颅内压监测适应症为:GCS评分小于9分,且头部CT显示出血、肿胀、疝或基底池压缩。然而,支持颅内压监测的证据仍显薄弱。

过去5年,两个国际专家小组(神经外科医生和重症监护医生)评估了颅内压监测适应症,提出了一个可能有助于临床决策的方法(图1)。

2. 颅内压监测技术

有创颅内压测量主要有两种方式:脑室导管和脑实质内传感器。脑室内传感器需与Monro孔水平对齐,并开放大气压以建立零水平。脑实质内传感器在监测期间不能重新归零,但现代技术下零漂移很小(平均小于1 mmHg),两种系统准确性和可靠性相似。

颅内压监测作为有创神经外科手术,存在血管损伤、感染和探针错位等风险。

3. 颅内压阈值和剂量

健康成人平卧位颅内压通常在5-15 mmHg之间。脑创伤基金会建议,当颅内压达到22 mmHg时应开始降颅压治疗。但这一推荐基于单中心回顾性研究,颅内压受损伤模式、治疗和遗传学影响而动态变化。

计算机记录和分析颅内压信号的进步增强了对颅内压与结果关系的理解。评估颅内高压强度和持续时间的方法包括:

  • 计算颅内压曲线下的面积(压力-时间剂量)
  • 计算监测时间高于设定阈值的比例
  • 评估超过特定阈值和持续时间的压力事件数量

这些方法有助于开发临床预警系统,早期识别有害的颅内高压剂量(图2)。

4. 控制颅内压的方法

可预防的病理生理机制可增加颅内容积而引起颅内高压,如缺氧、高碳酸血症、动脉性低血压、发热、低钠血症等。呼吸机异步性和过高的呼气末正压也可增加颅内压。

当颅内压超过推荐阈值,需积极治疗,包括医疗和手术干预(图3)。颅内高压的治疗方法主要有两种:

  • 针对病因治疗(如水肿和血管舒张)
  • 固定的阶梯式治疗序列

为克服这两种方法的局限性,国际专家组开发了一种颅内高压治疗算法,以确定创伤性脑损伤护理的层次。该算法采用基于德尔菲法的共识方法,将多种治疗方法分组,按风险逐步增加(图3)。

5. 颅内压监测的好处、无效或危害

颅内压监测有助于及时开始适当干预,但当颅内高压表明损伤不可逆时,监测可能无效并导致过度治疗。多中心观察性研究结合倾向评分匹配方法发现,最严重损伤患者(至少一个瞳孔无反应)的颅内压监测与较低的6个月死亡率和更好恢复相关。然而,当双侧瞳孔反应性保留时,颅内压监测未见明显好处。

研究结果表明,仅存在关联而非因果关系,难以衡量颅内压监测的潜在益处或危害。

多模态神经监测

颅内压值对许多重要大脑变化不敏感,如代谢危机或缺氧。先进的脑特异性监测模式(如脑微透析或脑组织氧合PbtO2)可提供额外数据,有助于检测和治疗有害事件。但这些方法增加了护理复杂性,设备昂贵且需要专门训练的人员。

无创方法

无创颅内压监测避免了脑组织渗透,风险较小。已研究多种技术用于估计间歇性或连续颅内压。2023年提出间歇性颅内压评估用于颅内高压检测。超声技术(如多普勒超声测量脑血流速度)可提供颅内压信息,但需前瞻性验证。

间歇性无创颅内压估计在特定情况下可能有帮助,如患者不符合有创监测标准、存在禁忌症或资源有限的环境。超声在全球重症监护病房广泛使用,可提前预警关键神经生理变化。

个体化患者管理颅内压的衍生指标

计算机记录颅内压可提供各种衍生指标,有助于个体化管理。颅内压脉冲波形与脑血容量波动和脑顺应性相关。压力反应性指数(PRx)是大脑自动调节的替代指标,负指数表示保留自动调节,正指数表示反应性受损,对预后有负面影响。

人工智能与颅内压的临床应用

机器学习和人工智能越来越多地应用于重症监护病房患者的颅内压分析。人工智能可建议治疗方法(如甘露醇),并检查治疗效果。但其广泛应用面临诸多挑战,包括数据标准化、设备互操作性、数据存档、医疗干预影响区分、噪声处理和监管批准等。

结论及未来发展方向

严重创伤性脑损伤的临床治疗重心仍是有创颅内压监测。过去5年数据显示,颅内压监测可为患者管理提供有用信息。但其适应症和治疗方法主要基于专家意见而非高质量试验。未来需要更多研究以证明现有实践并开发新治疗方法。无创方法虽未准备好取代传统传感器,但正在积极研究。颅内压信号高级分析、自动调节定量研究和多模态监测正从理论转向临床试验。人工智能有望带来新的证据和实践,提高护理标准。

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