脑出血患者经颅多普勒超声评估颅内压变化研究

吴建维，贾娇坤，丁则昱，赵性泉

卒中已逐渐成为全球主要死亡原因，具有较高致死、致残率。与西方国家相比，我国出血性卒中发病率明显较高，为18%～47%[1]。血肿本身、血肿的扩大及血肿周围水肿，均可导致颅内压（intracranial pressure，ICP）增高，进而引起脑血流灌注下降、脑疝及不可逆脑损伤等，严重影响患者生存及长期预后[2-4]。因此，在临床工作中，颅内压监测有利于指导脱水剂的合理应用和对手术指征的掌握，进而改善患者的生存率和长期预后[5]。

目前颅内压监测方法为有创颅内压监测和无创颅内压监测。脑室内、脑实质内、硬膜下、硬膜外和腰椎穿刺置管监测均为有创ICP监测，其中以脑室内、脑实质颅内压监测最为精确，但有创颅内压监测存在感染、出血和创伤的风险，且其对仪器设备和操作技术要求较高。无创颅内压监测方法包括视网膜、耳鼓膜、生物电阻抗、脑电图（electroencephalogram，EEG）、诱发电位（evoked potentials，EP）和经颅多普勒超声（transcranial Doppler ultrasound，TCD）等，这些技术均具有简便易行、安全无创、可重复床旁操作等诸多优点。已有研究表明，TCD可通过检测患者血流速度及频谱间接推测颅内压，TCD参数与颅内压显著相关，且可定量分析颅内压变化[6-11]。

目前国内外研究多通过腰椎穿刺置管等方法检测颅内压，进而分析其TCD血流参数与颅内压间的定性、定量关系，该方法获得颅内压的准确性较低，研究所得结果可靠性欠佳，而本研究所有入组患者均行脑实质有创颅内压监测以获得更加准确的颅内压数值，同时考虑到颅内压实时变化特性，部分患者应用TCD连续监测方法获取连续血流参数，进一步提高结果准确性。

1 对象与方法

1.1 研究对象 选取2013年7月-2015年3月北京天坛医院神经病学中心神经重症科监护室的住院患者，共22例，所有患者均根据2010年11月中华人民共和国发布实施的《成人自发性脑出血诊断标准》确诊为脑出血并行脑室内或脑实质有创颅内压监测和颅内血肿碎吸术，所有患者均签署了知情同意书。

1.2 纳入、排除标准

1.2.1 纳入标准 ①临床确诊脑出血；②根据病情已行有创颅内压监测；③可配合完成TCD检测。

1.2.2 排除标准 ①颞窗欠佳，无法获得大脑中动脉血流动力学资料；②既往或入院明确诊断血管畸形；③既往或入院明确诊断大脑中动脉狭窄或闭塞。

1.3 研究流程 所有纳入患者均登记人口学资料、主要神经功能评分和病灶特征资料，所有患者均于脑实质放置颅内压监护微型传感器探头（隧道脑实质及硬膜下压力探头，PSOPT，SOPHYSA，France），并接颅内压监护仪（PRESSIO ICP Monitor，SOPHYSA，France），行持续行床旁监测。在此期间，每天复查TCD（Multi-Dop；DWL-Elektroniche Systeme GmbH längerach4 D-78354，sipplingen，Germany），主要监测MCA及ICA血流，记录血流速度参数，如收缩期峰血流速度（systolic peak velocity，Vs）、舒张期血流速度（diastolic velocity，Vd），数据的采集一般取TCD诊断仪自动计算显示的参数，但当部分患者信号较弱，采用TCD诊断仪提供的人工测量方法测定Vs和Vd。并根据公式，计算TCD血流参数——平均血流速度（mean velocity，Vm）=（Vs+Vd×2）/3和频谱形态参数——搏动指数（pulsatility index，PI）=（Vs-Vd）/（Vm）。同时记录即时ICP数值，体温、血压、心率、血氧饱和度等情况。对记录和计算获得的TCD血流速度参数、频谱形态参数和即时ICP以及生命体征等信息进行统计学分析。

1.4 统计学分析 应用SPSS 19.0统计软件对即时ICP与相应TCD参数进行相关性分析，明确两者间是否具有相关性。随后对ICP与TCD参数行多元线性回归分析，建立TCD参数评估ICP数学模型，并完成方差分析、残差分析，同时对其诊断颅高压（ICP＞15 mmHg）的准确性进行评价[12]，绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC曲线）。以P＜0.05为差异具有显著性。

2 结果

2.1 临床资料 共纳入22例患者，其中男17例（77.3%），女5例（22.7%）；平均年龄（51.7±9.61）岁；既往史高血压病发生率明显较高，为20例（90.9%）。平均GCS评分为9.00（6.00～11.0）分；平均NIHSS评分为17.0（14.5～21.0）分。病灶主要位于基底节区，共14例（63.7%），3例（13.6%）位于脑叶，5例（22.7%）位于丘脑；平均血肿体积为51.0（31.7～84.1）ml。所有患者平均置管时间为4.00（2.75～4.25）d（表1）。

表1 全部患者基线资料

2.2 TCD血流参数预测ICP数学模型

2.2.1 相关性分析 仅PI与ICP间有显著相关性，且为正相关，差异具有显著性（P＜0.01），而平均流速、平均动脉压、体温、心率、呼吸、血氧饱和度等与ICP间均无相关性（P＞0.05）（表2）。

表2 基于TCD血流参数、生命体征与ICP的相关性分析

2.2.2 建立ICP预测数学模型 以TCD血流参数、生命体征为自变量，预测颅内压（intracranial pressure expectation，ICPe）为因变量，行多元线性回归分析，最终得到的两者间定量数学模型，即ICPe= -16.8+26.8×PI+0.12×Vm。

上述模型经方差分析可确定方程成立，差异具有显著性（F=67.6，P＜0.001），且最终纳入方程中所有变量，如常量、搏动指数、平均流速均差异均具有显著性（P≤0.01），调整决定系数（调整R2）为0.46（表3）。

表3 ICP预测数学模型的拟合优度、变量及方程检验

2.3 ICP预测模型的检验 以ICP＞15 mmHg为颅高压诊断标准时，检验上述数学模型应用于诊断颅高压的准确性，绘制ROC曲线（图1）。ICPe的曲线下面积为0.93＞0.5，95%可信区间为0.88～0.97，即运用上述数学模型预测ICP诊断颅高压具有很高的准确性；PI的曲线下面积为0.92＞0.5，95%可信区间为0.88～0.96，即PI亦可较好的预测颅内压增高（表4）。

2.4 标准化残差分析 结果显示方程预测得到的ICP和实际测量ICP间无明显差异（图2）。

3 讨论

本研究发现TCD血流参数PI与ICP呈正相关，是预测ICP最重要的指标。目前国内外已有大量研究证明了TCD血流参数与颅内压具有相关性。如Szczepański等[8]纳入40例脑室扩大的患者（Evan比率＞30%），行标准腰椎注入试验（lumbar infusion test，LIT），结果发现LIT注入期、引流期，增高的ICP与PI间有显著相关性（r=0.37，P＜0.01）。Wakerley等[13]通过对78例患者行腰椎穿刺测压，以此为标准，认为PI≥1.26可预测脑脊液（cerebrospinal fluid，CSF）压力≥20 cmH2O，其敏感性81.1%、特异性96.3%，阳性预测值93.8%，阴性预测值88.1%，总体准确性为90.1%。Kiphuth等[6]通过对59例自发性幕上脑出血患者行有创颅内压监测，其中56例经脑室引流术、3例放置微型传感器监测，发现PI与ICP间具有显著相关性（r=0.71）。综上TCD血流参数PI与ICP具有显著相关性，为正相关，且其是预测ICP最重要的指标，这与本研究结果一致。

图1 颅高压（ICP＞15 mmHg）时，ICP预测数学模型的ROC曲线

表4 ICP预测数学模型诊断颅高压时ROC曲线下面积及95%可信区间

图2 基于最优数据的ICP预测数学模型的标准化残差图

本研究建立TCD血流参数预测ICP的数学模型ICPe=-16.7+26.8×PI+0.12×Vm，较为简洁，利于临床应用。为更精确地利用TCD评估ICP，研究者建立了不同TCD血流参数与ICP间的定量数学模型，包括ICP与全部TCD血流参数的方程式、ICP与Vm、PI的方程式、ICP与MABP、PI的方程式和ICP与PI方程式等，研究对象亦各有不同（颅脑外伤、感染及卒中等），评估效果参差不齐[11，14-17]。万景雯等[18]的动物实验，应用一侧颅顶部硬膜外置一可注水的球囊，通过注射器向球囊内注水制作急性阶梯性的颅高压动物模型，经TCD采集基底动脉相关参数，对ICP关于TCD参数值进行线性相关分析，亦得出回归方程：ICP=122.15-41.37Vs-81.60Vd+115.23Vm-22.80PI+99.16RI，R2=0.986，ICP计算值与实际值误差最大4.35 mmHg。虽然该数学模型拟合优度较高，但参数繁杂，Vs、Vd、Vm、PI和RI间可能存在共线性，不利于临床应用。安红伟等[19]对脑出血患者，经多元线性回归分析建立方程为ICP=-7.096+20.474×PI+0.053×MABP，预测和实测ICP相关系数为0.80，预测差值在5 mmHg内阳性预测率为89.9%。瑞典的一项前瞻性研究，共纳入81例患者，其亦采用脑室内置管，共得到658个PI检测值，建立了ICP在5～40 mmHg范围内时，回归方程为ICP=11.5×PI-2.23，R2=0.73（P＜0.0001，95%CI为±4.2）[20]。同时，亦有研究者认为TCD血流参数评估ICP存在局限性，Zweifel等[21]发现PI与ICP相关系数不高（r=0.31，P＜0.001），且限定ICP＞15 mmHg和ICP＞35 mmHg时ROC曲线下面积分别为0.62和0.74。Staikou等[22]对一例脑室-腹腔分流手术患者60 min CO2低压气腹过程监测，发现TCD参数PI最大变化为31%，差异无显著性。

本研究还存在一些局限性。首先，样本量相对较小，最终共纳入22例患者，得到401次监测数据，所得数学模型拟合优度欠佳，可继续纳入符合纳入、排除标准的脑出血患者，扩大样本量，以得到更为准确数学模型，提高临床应用价值。其次，研究对象选择存在一定偏倚，所有纳入的患者生命体征均平稳，且以轻、中度颅高压者为主，重度颅高压者少见，故样本存在一定偏倚，影响结果，可在伦理允许情况下，纳入病情较重、重度颅高压患者以减少该因素对结果的影响。再次，本研究未建立内部、外部验证样本库，对数学模型预测准确性的评价效果欠佳，需进一步收集相关患者，建立验证样本库，更为科学、严谨、完善地评价数学模型预测价值。

综上TCD血流参数PI与ICP呈正相关，是预测ICP最重要的指标。ICPe=-16.8+26.8×PI+0.12×Vm（调整R2为0.46）可准确诊断颅高压（ICP＞15 mmHg），利于临床应用操作。

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