咪达唑仑对人定量药物脑电图δ频段功率百分比的影响

王立伟，戴体俊，王建华，张党生，周美艳

(1.江苏省徐州市中心医院麻醉科，江苏 徐州 221009;2.徐州医学院麻醉药理学教研室，3.徐州医学院2008级研究生，江苏徐州 221002)

麻醉深度的监测对提高麻醉质量和术中管理的安全性有着极为重要的意义，选择一种客观精确的麻醉深度监测方法一直是麻醉医师关注和亟待解决的难题。定量药物脑电图(quantitative pharmaco-EEG，QPEEG)作为一种与脑功能密切相关的无创性检查已在神经病学、精神病学、药理学等方面得到了广泛应用［1］。但是，国内外关于 QPEEG在麻醉学研究中应用的报道极少。为此，我们观察了咪达唑仑对青年男性志愿者QPEEG的影响。

1 材料与方法

1.1药品和仪器便携式脑电图机JY-2410(江苏锦源有限公司提供)，咪达唑仑注射液:10 mg/2 ml，江苏恩华药业股份有限公司生产，批号:20101012。

1.2方法青年男性志愿者20名，18～35岁，体质量指数［2］(body mass index，BMI)＜23(减少镇静后呼吸抑制的发生)。按剂量及年龄比例分为2组:咪达唑仑 0.05 mg·kg－1组(Ⅰ组)、咪达唑仑0.1 mg·kg－1组(Ⅱ组)，每组 10 名，经医院伦理委员会批准并签署知情同意书。要求志愿者2周内未服用任何药物，前一晚睡眠充足，清洗头发，禁食，试验环境安静，屏蔽无线设备，每日上午8～10点进行描记。志愿者去枕平卧，在左肘部开放静脉通路，监测其血压及指端血氧饱和度。在其头部额、颞、顶、枕各区按照10%～20%系统国际电极法放置银质支架电极，在左、右两侧耳垂用弹簧夹式电极作参考电极。电极在使用前进行氯化处理，然后将电极与头皮接触处用海绵与纱布包裹，浸入5%NaCl溶液增强其导电性能，放置处的头发进行分发处理，电极帽的松紧度适中，保证电极与头皮的接触质量。待志愿者安静后，用JY-2410型便携式脑电图记录仪记录用药前后的EEG波形并做分析。频段划分δ(4 Hz以下)、θ(4～ ＜ 8 Hz)、α(8 ～ ＜13 Hz)和β(13 Hz以上)4个波段。2组患者分别静脉注射咪达唑仑0.05、0.1 mg·kg－1，药物均在 30 s内匀速注完。全程监测志愿者的指端氧饱和度，出现呼吸抑制者立即停止试验，辅助通气。记录给药前和开始给药后的QPEEG，分析时采样时间为5 s，通过功率绝对值计算其功率百分比。

1.3统计学处理采用SPSS16.0统计软件分析数据，计量资料以±s表示，各组给药前后数据比较采用配对t检验，两组各相应时点数据采用独立样本t检验。

2 结果

两组志愿者均未出现呼吸抑制现象，顺利完成试验。Ⅰ组部分志愿者在给药后30 s左右进入浅睡眠状态，呼之能应;Ⅱ组志愿者均在给药后30s左右进入睡眠状态，意识消失，呼之无应答，角膜反射消失。同时脑电图上各脑区显示α波波幅增高，所占区域先扩大、后减少，频率减慢，波幅降低，出现少量β及θ波。2 min后α波逐渐消失，慢电活动增加，被δ波代替。以上变化随麻醉变浅逐渐恢复到麻醉前水平。Ⅰ组δ频段功率百分比在给药后有增加趋势，两组相应时间点比较差异有统计学意义(P＜0.05)，结果见 Tab 1。

3 讨论

QPEEG是指定量脑电图与作用于中枢神经系统药物之间的相关性。它可在一个人或动物身上同时放置8～128个电极，多频段同步监测各个脑区的电活动。它把脑电波分为 δ、θ、α1、α2、β1、β26 个频段，得出各频段的功率百分比。既可以显示各频段的能量绝对值，也能显示各频段的相对百分率。它可以迅速、定量、连续、无创地反映药物对脑功能的影响［3］。目前认为 QPEEG是一种在功能水平上反映药物对中枢神经系统影响的最敏感方法［4－5］。

Tab 1 The effect of midazolam on the percentage of δ band power of QPEEG

咪达唑仑为苯二氮卓类镇静催眠药，静脉注射起效快，60～90 s药效达高峰，持续时间短［6］。由Tab 1结果可以看出，咪达唑仑作用脑区广泛，可使各脑区QPEEG δ频段功率百分比增加，5 min左右达高峰，约10 min开始恢复，Ⅱ组强于Ⅰ组，呈剂量依赖性，且与麻醉过程的行为学表现相一致，提示QPEEG δ频段功率百分比有可能成为监测麻醉深度的指标。

脑电双频谱指数(bispectral index，BIS)可用于判断镇静和全麻过程中的意识水平，但遗憾的是，在临床使用中BIS还存在一些明显的不足:在低温状态下，BIS与麻醉深度不一致［7］。计算速度慢 (需30～60s)，尚不能做到实时监测。对不同的药物、个体和人种差异性较大。同时它还很容易受到电刀的干扰［8］。因此，用它来指导临床麻醉还是有很大的局限性。而QPEEG恰好弥补了这些不足，有望在麻醉深度监测领域获得更进一步的发展。

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