《Frontiers in Neurology》：Predictive value of multimodal neurological monitoring in the postoperative neurological dysfunction after cardiovascular surgery with cardiopulmonary bypass
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目的：多模态神经监测（MNM）在体外循环（CPB）后心血管手术患者监测中的应用鲜有报道。本前瞻性观察性队列研究旨在评估MNM对接受CPB的心血管手术患者术后神经功能障碍的预测效能。方法：共纳入156例入住重症监护室（ICU）6小时后仍未苏醒（格拉斯哥昏迷评分[
目的：多模态神经监测（MNM）在体外循环（CPB）后心血管手术患者监测中的应用鲜有报道。本前瞻性观察性队列研究旨在评估MNM对接受CPB的心血管手术患者术后神经功能障碍的预测效能。方法：共纳入156例入住重症监护室（ICU）6小时后仍未苏醒（格拉斯哥昏迷评分[GCS]＜8）的患者。这些患者接受了定量脑电图（qEEG）和经颅多普勒超声监测。神经功能障碍依据美国心脏病学会（ACC）心脏术后神经损伤分类进行划分，包括I型（局灶性损伤，如CT/MRI诊断的卒中，或GCS评估的昏迷）和II型（整体损伤，如ICU意识模糊评估法[CAM-ICU]评估的谵妄，或蒙特利尔认知评估量表[MoCA]评估的认知功能障碍）。患者被分为非神经功能障碍组（n=85）和神经功能障碍组（n=71）。结果：神经功能障碍组的体外循环时间和拔管时间显著长于非神经功能障碍组（p＜0.05）。神经功能障碍患者的异常振幅整合脑电图（aEEG）、相对α变异性（RAV）分级（III-IV级）和搏动指数（PI）更高，而频带能量百分比（α%）和舒张期末流速（EDV）低于非神经功能障碍组（p＜0.05）。年龄、性别、气管插管天数、aEEG和RAV分级在不同手术方式的亚组中差异显著（p＜0.05）。RAV+α%+EDV+PI联合预测神经功能障碍的曲线下面积（AUC）为0.735（95%置信区间[CI]：0.658-0.812），特异性为0.843，敏感性为0.507，优于其他联合指标（p＜0.001）。结论：MNM能够监测目标患者术后24小时内的脑功能变化。RAV+α%+EDV+PI联合预测的AUC优于其他联合或单一指标。鉴于其敏感性相对较低，建议将RAV+α%+EDV+PI联合指标作为一种工具，用于识别需要进行强化监测和预防性神经保护策略的高危患者，而非作为独立的诊断测试。
本研究发表于《Frontiers in Neurology》，聚焦体外循环（CPB）下心血管手术后神经功能障碍的早期预测难题，通过前瞻性观察性队列研究验证了多模态神经监测（MNM）的临床价值。
研究背景与意义
术后神经功能障碍是心血管手术后的严重并发症，会导致显著的发病率和死亡率，其中脑缺血损伤是主要诱因。既往研究多集中于术中MNM的应用，而对术后这一关键时期关注不足。此外，现有研究缺乏明确的监测指标最优组合及临界值，且针对术后6小时未苏醒的高危人群分析匮乏。因此，本研究旨在通过验证MNM对术后神经功能的预测价值，填补这一临床空白，为高危患者的早期识别和干预提供依据。
主要技术方法
研究人员开展了一项单中心前瞻性观察性队列研究，纳入2023年1月至2025年3月收治的156例符合特定标准的CPB术后患者。所有患者在ICU接受标准化镇静方案，并在停药后6小时开始同步进行定量脑电图（qEEG）和经颅多普勒超声（TCD）监测。神经功能障碍依据美国心脏病学会（ACC）标准分为I型（局灶性损伤）和II型（整体损伤）。通过单因素分析、多因素二元Logistic回归分析及受试者工作特征（ROC）曲线分析，评估各监测指标的预测效能。
研究结果
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两组患者一般资料比较：神经功能障碍组（n=71）的体外循环时间和气管插管时间均显著长于非神经功能障碍组（n=85）（p＜0.05），提示更长的手术和复苏时间与不良神经结局相关。
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不同手术亚组一般资料比较：不同手术类型（孙氏手术、冠状动脉旁路移植术等）在ICU住院时长、气管插管天数、GCS评分、低温水平、aEEG及RAV分级上存在显著差异（p＜0.05），表明手术方式是影响脑功能恢复的重要因素。
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神经功能障碍预警指标的单因素分析：神经功能障碍组的aEEG异常率、RAV III-IV级比例显著更高，而α%、EDV显著更低，PI显著更高（p＜0.05）。
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PI最佳截断值的确定：ROC曲线分析显示，PI预测神经功能障碍的最佳截断值为1.205，此时AUC为0.650（p=0.001）。
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神经功能障碍预警指标的双变量Logistic回归分析：校正混杂因素后，α%、RAV III-IV级、EDV及PI≥1.205仍是神经功能障碍的独立预测因子（p＜0.05）。
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神经功能障碍预警指标预测效能分析：RAV+α%+EDV+PI联合预测的AUC最高，达0.735（95% CI: 0.658–0.812），特异性为0.843，敏感性为0.507，显著优于单一或双指标组合（p＜0.001）。
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I型和II型神经损伤的亚组分析：I型损伤（n=16）患者的PI值显著高于II型损伤（n=55）患者（p＜0.05），提示血流动力学指标对严重局灶性损伤更具鉴别力。
讨论与结论总结
研究人员在讨论中指出，本研究证实了MNM能有效反映CPB术后脑损伤程度。虽然联合模型AUC为0.735，但其敏感性较低（50.7%），这意味着它可能漏诊近一半主要为轻度II型的神经功能障碍患者。因此，该模型不应作为独立的诊断工具，而应作为识别高危患者并进行强化监测的辅助手段。此外，研究还发现假阳性可能源于镇静药物或短暂灌注波动，而假阴性则多见于亚综合征性谵妄等轻症患者。
结论翻译：总之，多模态神经监测（MNM）能够监测脑功能的动态变化，并预测接受心血管手术患者的术后脑损伤。MNM下的α%、RAV III级、EDV以及PI≥1.205有助于早期预警术后神经相关并发症。尽管RAV+α%+EDV+PI联合预测的曲线下面积（AUC）优于其他联合或单一指标，但需要注意的是其敏感性相对较低。该联合指标最有效的用途可能是作为辅助工具，用于识别需要密切监测和积极神经保护策略的高危患者，而非作为独立的诊断测试。临床医生应将这些MNM发现与床旁临床评估相结合，以确保决策的全面性。最重要的是，整体AUC、敏感性和特异性可能主要反映了对II型结局的预测性能，因为II型事件构成了神经功能障碍病例的大部分。
