立陶宛考纳斯理工大学健康远程信息处理研究所的Vytautas Petkus等开展研究，比较针对CPPopt治疗对ICP正常与升高、年龄＜45岁与≥45岁TBI患者的效果；同时确定影响预后的因素，包括年龄、CPP与CPPopt值的偏差（ΔCPPopt）、ICP、TBI严重程度、血清葡萄糖水平和脑血管自动调节受损最长时间。结果发表在2020年1月的《Journal of Neurotrauma》上。

——摘自文章章节

创伤性脑损伤（TBI）继发脑血管自动调节（cerebrovascular autoregulation，CA）功能改变，影响患者临床预后。对TBI的昏迷患者进行连续床旁CA监测，确立最佳的、个体化的治疗目标至关重要。最佳脑灌注压（optimal cerebral perfusion pressure，CPPopt）为压力反应性指数（Pressure Reactivity Index，PRx）与CPP的U形关系（U-shaped relationship）最小CPP值。针对重度TBI患者CPPopt为目标的治疗是一个新的观点：当CPP远离自动调节的动态下限和上限时，可以维持完整的CBF自动调节功能。患者年龄和颅内压（ICP）也是与重度TBI患者临床预后相关的因素。立陶宛考纳斯理工大学健康远程信息处理研究所的Vytautas Petkus等开展研究，比较针对CPPopt治疗对ICP正常与升高、年龄＜45岁与≥45岁TBI患者的效果；同时确定影响预后的因素，包括年龄、CPP与CPPopt值的偏差（ΔCPPopt）、ICP、TBI严重程度、血清葡萄糖水平和脑血管自动调节受损最长时间（Longest CA Impairment Event，LCAI）。结果发表在2020年1月的《Journal of Neurotrauma》上。

研究者对在神经外科ICU接受针对CPPopt治疗的TBI患者资料进行回顾性分析。共纳入81例连续多模态监测的重度TBI患者，监测动脉压（ABP）(t)、ICP (t)、CPP(t)和CPPopt(t)。采用ICM+软件通过识别压力反应性指数（pressure reactivity index，PRx）连续评估CPPopt(t)状态。以最佳实时CPP(t)计算ΔCPPopt(t)=CPP(t)-CPPopt(t)。TBI患者预后、人口统计学数据和监测的生理参数详见表1。

表1. TBI 患者的人口统计学和多模式监测数据。

患者的预后与年龄和平均ICP显著相关；年龄在45岁以上、平均颅内压高于21.3mmHg与患者的预后不良相关（图1）。

图1. TBI患者预后与年龄和平均颅内压的关系。

平均CPP值接近CPPopt与＜45岁组患者的预后良好相关。平均ΔCPPopt＜-5.0mmHg、平均PRx＞0.36和LCAI＞100min与＜45岁组患者的死亡率显著相关。平均PRx＞0.26和LCAI＞61min的临界值与＞45岁组患者的死亡率显著相关（图2、3、4）。此外，LCAI＞58min与ICP升高的创伤性脑损伤患者的死亡率显著相关（图4）。

图2. 平均PRx与平均ICP正常（＜22mmHg)和升高（＞22mmHg）的＜45岁和＞45岁TBI患者预后的相关性。

图3. 平均ΔCPPopt与平均ICP正常(＜22 mmHg)和升高(＞22 mmHg)的＜45岁和＞45岁TBI患者预后的相关性。

图4. LCAI与平均ICP正常（＜22mmHg）和升高（＞22mmHg）的＜45岁和＞45岁TBI患者预后的相关性。

多因素二元逻辑回归模型提示，显著影响TBI患者预后的因素，包括年龄、GCS评分、入院24h内测定血清葡萄糖和入院24 h内PRx(t)＞0.5时LCAI持续时间。预后良好与预后不良预测建模的准确度分别为86.5%与90.9%，总体模型准确度为88.6%（表2）。

表2. 预测TBI患者预后良好和预后不良的多因素logistic回归模型。

研究最后结果表明，偏离CPPopt的程度和持续时间与＜45岁组患者死亡率增加相关；针对CPPopt治疗对＜45岁组患者有效；＜45岁组患者可以在CA损害更严重的条件下耐受和生存；＜45岁组患者可能需要的CPP更高。最初24小时内的脑血管自动调节监测很重要，尤其是＞45岁组患者，能耐受脑血管自动调节功能受损的时间比＜45岁组患者短。综上所述，针对脑血管自动调节的治疗对于TBI患者很重要，尤其是对＜45岁组患者；但该研究的结果需要进一步的多中心随机临床试验证实。