动态脑电监测对急危重症脑血管病预后评估的价值

曾静 汪峰 刘星辰 王本国 张志强 吴宗 艺王寅

动态脑电监测对急危重症脑血管病预后评估的价值

曾静 汪峰 刘星辰 王本国 张志强 吴宗 艺王寅

目的分析动态脑电监测(AEEG)对急危重症脑血管病预后评估的作用和价值。方法选择30例在我院神经内科接受治疗的72 h内发病的急危重症脑血管病患者作为研究对象，对其进行AEEG监测，确定患者的EEG分级，并分析EEG分级与预后以及EEG分级的动态变化与预后，急危重症脑血管病患者的预后与相关因素之间关系使用Logistic回归进行分析。结果第1次EEG分级与预后具有良好的相关系，EEG分级越高显示患者预后越差；EEG的评分会随患者病情的变化而发生变化，第1次EEG分级为Ⅰa者，若持续分级为Ⅰa，则预后良好，若分级恶化，则预后较差；第1次分级为Ⅰb者，若分级持续为Ⅰb，则预后较差，若分级转变为Ⅰa，则预后良好；EEG分级为3级或以上的患者向更高分级发展，其预后极差。EEG分级预测患者生存率的准确率显著高于格拉斯哥-匹斯堡(GCS-P)评分(P＜0.05)。结论AEEG监测及其分级结果可以准确以及客观地反映出急危重症脑血管患者疾病的严重程度并能较好地对预后进行预测，准确率高，值得临床推广使用。

动态脑电监测；脑血管疾病；急危重症；预后评价

脑血管疾病是最常见的危害人类生命健康以及生存质量的疾病之一，其具有较高的致残率和致死率，因此需要有效且准确的手段来评价其病情严重程度和预后，从而对临床治疗提供科学的依据[1]。目前，临床上多数采用格拉斯哥昏迷评分(GCS)或格拉斯哥-匹斯堡昏迷评分(GCS-P)来评价患者脑功能损害程度，但该种方式受主观因素影响较大[2]。脑电图监测能够直接反映出大脑的代谢水平以及大脑皮质功能的变化情况，在了解病情变化、判断病情严重程度以及评价预后方面具有很好的作用[3]。本研究对动态脑电监测(AEEG)对急危重症脑血管病预后评估的作用和价值进行探讨和分析，现将具体结果报道如下。

资料与方法

一、一般资料

选择2014年10月至2015年3月在中山市新中医院神经内科接受治疗的30例72 h内发病的急危重症脑血管病患者作为研究对象。包括脑出血18例，大面积脑梗死12例。其中男16例，女14例，年龄48～80岁，平均(67.4±8.6)岁。入选标准：(1)发病在72 h以内；(2)GCS评分＜8分；(3)CT或MRI检查结果发病部位为大脑半球。排除标准：(1)蛛网膜下腔出血；(2)病变部位位于小脑或脑干；(3)有镇静或抗癫痫药物使用史。

二、研究方法

对所有患者行动态脑电图监测(AEEG)，使用仪器为北科医疗器械新技术公司生产的DYD 2000数字视频脑电图机，高频率波30 Hz，时间常数0.3 s，按照10-20国际标准体系按安装导联，电极膏粘连固定盘状电极，记录时间为30 min。分级原则：(1)处于抑制模式时，全部导联电压在20 μV以下；(2)爆发-抑制模式需要在每20 s内普遍抑制1 s；(3)对于EEG分级困难者，选择较严重的分级。分级标准(Young)具体见表1，其中反应性是指相应疼痛刺激脑电图慢波增加或波幅下降。第1次记录EEG在8～72 h内，所有患者记录EEG 1次/d，直至病情好转(GCS评分＞8分)或患者死亡。

三、统计学分析

对记录所得数据采用SPSS18.0软件进行统计学分析，采用百分率表示计数资料，组间比较进行χ2检验，相关因素之间的分析采用Logistics多因素回归分析。

表1 EEG分级标准

结果

一、EEG分级预后

第一次EEG分级为Ⅰ级患者20例，13例生存，生存率为65.0%，7例死亡，死亡率为35.0%；其中Ⅰa级17例，12例生存，生存率为70.6%，5例死亡，死亡率为29.4%；Ⅰb级3例，1例生存，生存率为33.3%，2例死亡，死亡率为66.7%。无Ⅱ级患者，Ⅲ级以上患者10例，全部死亡，死亡率为100.0%。其中生存率与死亡率比较差异显著(χ2=9.683，P＜0.05)。

表2 30例急危重症脑血管病患者预后与相关因素Logistic回归分析

二、EEG分级动态变化与预后

第1次EEG分级为Ⅰa级17例，其中16例患者EEG分级动态记录持续为Ⅰa级，12例生存，4例死亡，1例由Ⅰa级转变为Ⅲa级。第1次EEG分级为Ⅰb级3例，其中2例转变为Ⅰa级，生存，1例持续为Ⅰb级，死亡。10例Ⅲ级以上患者中7例分级出现不同程度的恶化，3例无变化，皆死亡。

三、Logistics多因素分析

30例急危重症脑血管病患者预后与相关因素Logistic回归分析具体见表2。GCS-P评分预测生存的准确率为82.17%，预测死亡的准确率为69.89%；EEG分级预测生存的准确率为93.14%，预测死亡的准确率为70.82%。EEG分级对于急危重症脑血管病患者生存预测的准确率显著高于GCS-P评分(P＜0.05)。

讨论

重症脑血管疾病患者降低死亡率的关键在于抢救和治疗。对脑损伤程度的正确评价和对预后的正确预测在临床上具有重要意义。脑电图试将大脑半球的生物电活动通过相应的电子仪器放大一百万倍并进行记录，脑电活动可以分为α节律、满活动和快活动3种类型。随着脑电生理技术、计算机技术等的不断发展，动态长程的EEG广泛应用于临床，促进及时、客观地评价昏迷患者脑功能的受损情况以及评价预后[4]。

AEEG监测对于急危重症脑血管病患者的相关研究越来越深入。急危重症脑血管病患者的EEG在脑细胞膜功能障碍以及组织ATP水平降低前就已经有异常出现[5]。临床研究显示，当患者脑流量下降到25～30 ml/100g·min时，较快的EEG背景频率波会被高波幅的θ波所替代，逐渐准变为不规则的波幅低的波；当脑流量下降到17 ml/100g·min时，EEGα、β波会完全消失，突触的活动降低，显示出全导联低电压的、不规则的波；而当脑流量下降至10～12 ml/100g·min时，EEG表现出静息电，此时脑洗脑能量代谢消失，细胞死亡。还有研究发现脑疝患者脑血流量降低至8.6 ml/100g·min时，EEG显示出梗死部位呈现尖波或慢波，这意味着患者的脑功能得到改善，超过90%的患者在临床症状和体征出现好转前，其EEG已显示好转[6]。因此EEG对于急危重症脑血管病患者的脑功能变化的敏感度高，能够对早期疾病的诊断和预后判断提供科学的依据[7]。

急危重症脑血管病患者昏迷程度发生变化时首先会反应到EEG的变化上，而临床指标的变化会出现之后，因此EEG对于脑功能损伤和预测预后有较大的应用价值。本研究结果显示生存率与死亡率比较差异显著，提示分级越高的患者预后越差。EEG分级会随着患者病情变化而变化，分级好转，患者预后相应好转；分级恶化，预后也随之恶化。同时，研究结果还显示GCS-P评分预测生存的准确率为82.17%，预测死亡的准确率为69.89%；EEG分级预测生存的准确率为93.14%，预测死亡的准确率为70.82%。EEG分级对于急危重症脑血管病患者生存预测的准确率显著高于GCS-P评分(P＜0.05)。

综上所述，AEEG监测及其分级结果可以准确以及客观地反映出急危重症脑血管患者疾病的严重程度并能较好地对预后进行预测，准确率高，值得临床推广使用。

[1]饶明俐.中国脑血管病防治指南(试行版)[S].北京∶人民卫生出版社,2005∶5-39.

[2]裘涛,陶水良.重症急性脑血管病脑电监测与近期预后分析[J].浙江中医药大学学报,2013,37(5)∶529-531.

[3]冷汝溥.床旁连续脑电监测评价重症颅脑外伤患者预后的研究[J].山西医药杂志,2012,41(10)∶964-965.

[4]Damian C,Srivas C,Camille C,et al.Bedside detection of awareness in the vegetative state∶a cohort study.[J].Lancet, 2011,378(9809)∶2088-2094.

[5]王晓梅,黄光,徐斌.动态脑电图监测重症脑血管疾病的临床研究[J].中华临床医师杂志(电子版),2012,6(3)∶174-175.

[6]王晓梅,黄光.重症脑血管疾病的脑电图改良分级标准研究[J].中华神经医学杂志,2010,9(4)∶379-382.

[7]Gb.Y.Continuous EEG monitoring in the ICU∶challenges and opportunities.[J].Canadian Journal of Neurological Sciences, 2009,36(suppl 2)∶S89-91.

Prognostic evaluation value of dynamic electroencephalography monitoring on the critical cerebrovascular disease

Zen g Jing,Wan g Feng,L iu Xingchen,Wang Benguo,Zhang Zh iqiang,Wu Zongyi,Wan g Yin.
Department of Neurosurgery,T he Xinzhong Hospital,Zhongshan 528400,China

Wang Yin,Email:wangyin001@126.com

ObjectiveTo analyze the role and prognostic evaluation value of dynamic electroencephalography monitoring on the critical cerebrovascular disease.MethodsThirty patients with critical cerebrovascular disease in 72 hours and accepting treatment in our hospital neurology were selected as research object.Conduct EEG monitoring and then identify the EEG grading.Then, we analyzed the correlativity between EEG grading and prognosis,EEG grading variation and prognosis,and between critical cerebrovascular disease patients'prognosis and relevant factors, Logistic regression analysis were be used.ResultsThere is good relationship between the first EEG classification and prognosis,the higher grading show the patient would have worse prognosis.The EEG score would be changed by patient's changing condition.The first EEG grading identified to beⅠa,if that condition continue,so the prognosis would be good,if not,then the patient's condition would be bad.The first EEG grading identified to be 1b,if it is persistent,that show bad prognosis,if it changed toⅠa,that indicate a good prognosis.Paitients with EEG grading three or higher,abominable prognosis is inevitable.To predict the patient's survival rate,EEG grading is more preciser than GCS-P score cale(P＜0.05).ConclusionAEEG monitor and grading could have a precisely and objectively reveal the order of severity of critical cerebrovascular disease,giving a good predicton to prognosis and having high accuration,it is worth to be wild used in clinical practise.

Dynamic electroencephalography monitoring;Cerebrovascular disease; Emergency and severe cases;Prognostic evaluation

2015-07-09)

(本文编辑：杨艺)

DOI∶10.3877/cma.j.issn.2095-9141.2015.04.006

528400中山，新中医院神经内科

王寅，Email：wangyin001@126.com

曾静,汪峰,刘星辰,等.动态脑电监测对急危重症脑血管病的预后评估[J/CD].中华神经创伤外科电子杂志,2015,1(4)∶213-215.