【摘 要】
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目的和意义:观察量化脑电图对神经重症昏迷患者预后评估的能力及临床价值,分析振幅整合脑电图、相对频带能量等量化脑电图参数对神经重症昏迷患者预后预测的可行性;分析量化脑电图参数与神经重症昏迷患者预后的相关性,寻找适合神经重症监护病房使用的脑功能监测手段,提高意识障碍患者预后评估的准确度,指导诊疗计划的制定及临床决策。方法:回顾性收集自2017年4月至2019年9月入住广西医科大学第一附属医院NICU病
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目的和意义:观察量化脑电图对神经重症昏迷患者预后评估的能力及临床价值,分析振幅整合脑电图、相对频带能量等量化脑电图参数对神经重症昏迷患者预后预测的可行性;分析量化脑电图参数与神经重症昏迷患者预后的相关性,寻找适合神经重症监护病房使用的脑功能监测手段,提高意识障碍患者预后评估的准确度,指导诊疗计划的制定及临床决策。方法:回顾性收集自2017年4月至2019年9月入住广西医科大学第一附属医院NICU病房符合纳入标准和排除标准的昏迷患者,收集基本资料、既往史、昏迷原因、入院时GCS评分、量化脑电图参数。按如下方法进行分组:按入院时或转入ICU时GCS分组,GCS≤5分为A组,6分≤GCS≤8分为B组;发病1个月及1个月内死亡者纳入死亡组,发病1个月后仍存活者纳入生存组;发病90天后的临床结局或90天内死亡为终点,用格拉斯哥预后分级评估,1-3级为预后不良,4-5级为预后良好。分析比较不同分组之间上边界、下边界、波谱带宽、δ相对频带能量（1-3Hz）、θ相对频带能量（4-7Hz）、α相对频带能量（8-13Hz）、β相对频带能量（14-30Hz）、δ/α功率比值（DAR）及δ+θ/α+β（DTABR）等指标有无差异并进行相关性分析,最后将与90天预后不良相关的量化脑电图参数及临床指标建立ROC曲线模型,评估变量与结果之间的关系。结果:1.共纳入研究对象47名,其中男性30例,女性17例,平均年龄（51.45±17.185岁）,A组30例,B组17例,死亡组11例,生存组36例,90天预后良好组16例,预后不良组31例。2.A组和B组间GOS有统计学差异（Z=-2.755,P=0.006）,量化脑电图参数中,δ相对频带能量（Z=-2.081,P=0.037）、α相对频带能量（Z=-2.458,P=0.014）、β相对频带能量（Z=-1.993,P=0.046）、DAR（Z=-2.435,P=0.015）、DTABR（Z=-2.026,P=0.043）在两组间有统计学差异,上边界、下边界、带宽、θ相对频带能量在两组间无统计学差异。3.生存组和死亡组在年龄、上边界、下边界、带宽有统计学差异,δ相对频带能量、θ相对频带能量、α相对频带能量、β相对频带能量、DAR、DTABR在两组间无统计学差异;生存组及死亡组在不同a EEG分级间人数分布有显著统计学差异（χ~2=12.854,P=0.002）,a EEG分级越高,死亡患者所占比例越大。相关分析提示年龄、a EEG分级与1个月死亡率呈正相关,上边界电压、下边界电压及带宽与1个月死亡率呈负相关,其中,a EEG分级与1个月死亡率相关性最强（r=0.504,p=0.000）,其次为下边界电压（r=-0.422,p=0.003）。4.预后良好组和预后不良组间GCS、上边界、下边界、带宽、δ相对频带能量、α相对频带能量、β相对频带能量、DAR、DTABR有统计学差异,θ相对频带能量在两组间无统计学差异;a EEG分级与长期预后相关性的研究中,预后良好组和预后不良组在不同a EEG分级之间的人数分布差异有统计学意义（χ~2=10.291,P=0.006）,a EEG分级越高,预后不良患者所占比例越大。5.将量化脑电图参数、a EEG分级与GCS评分、90天GOS评分之间进行相关性分析,结果提示,入院GCS评分与α相对频带能量成呈正相关,与DAR、DTABR、a EEG分级呈负相关。GOS分级与a EEG上边界、下边界、带宽、θ相对频带能量、α相对频带能量呈正相关,而与a EEG分级、δ相对波功率、DAR、DTABR呈负相关。GCS与GOS呈正相关（r=0.447,P=0.002）。6.将与90天不良预后相关的量化脑电图参数及临床指标分别建立ROC曲线模型,结果提示DAR对不良预后的预测效果最佳（曲线下面为0.758,灵敏度0.806,特异度0.625）,优于DTABR、a EEG分级、δ相对频带能量及θ相对频带能量。结论:1.量化脑电图参数与神经重症患者意识障碍程度相关,a EEG分级越高、DAR、DTABR值越大,昏迷程度越深。2.量化脑电图参数与昏迷患者的短期预后相关,a EEG分级越高,短期预后不良可能性越大。3.量化脑电图参数可评估昏迷患者长期预后,其中DAR对90天不良预后的预测效果最佳。
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