2022年10月06日发布 | 893阅读
创伤

急性脑损伤患者颅内压的组基轨迹分析

张强

华中科技大学协和深圳医院 (南山医院)

杜倬婴

复旦大学附属华山医院





































































































































空军军医大学唐都医院神经外科李维新等通过描述重症监护室收治的急性脑损伤患者颅内压的纵向的动态的组基轨迹与传统阈值比较预测预后的效应。结果发表在2022年5月的《CNS Neurosci Ther》在线。


——摘自文章章节

Ref: Yang F, et al. CNS Neurosci Ther. 2022 Aug;28(8):1218-1228. doi: 10.1111/cns.13854. Epub 2022 May 25.


研究背景




急性脑损伤(acute brain injury,ABI)导致颅内压增高、脑疝至死亡,病死率较高。颅内压(ICP)监测有助于评估损伤程度并指导治疗,但其阈值仍不明确,不能反映急性脑损伤的多变的病理生理,可能掩盖ICP的纵向变化对临床预后的潜在影响。而组基轨迹建模(Group-based trajectory modeling,GBTM)考虑ICP值随时间变化的特性,通过反复测量随时间变化的结果,能够确定遵循类似纵向反应模式的不同的个体群体。空军军医大学唐都医院神经外科李维新等通过描述重症监护室(ICU)收治的急性脑损伤患者颅内压的纵向的动态的组基轨迹与传统阈值比较预测预后的效应。结果发表在2022年5月的《CNS Neurosci Ther》在线。


研究方法



作者从重症监护室的医疗信息集(Medical Information Mart for the Intensive Care,MIMIC)-IV和eICU合作研究数据库(eICU Collaborative Research Database,eICU-CRD)中收集ICP监测的ABI患者。纳入标准为颅内出血或蛛网膜下腔出血的创伤性脑损伤或急性脑损伤并有ICP记录的患者。排除GCS>12分,年龄<16岁,ICU住院时间<24h的患者。采用组基轨迹建模(GBTM)确定患者入住ICU后120小时内4小时ICP的轨迹,通过平均后的验概率(AvePP)、估计概率、正确分类概率(Occ)、Bayesian信息准则(BIC)、Akaike信息准则(AIC)和对数似然函数值(LL)等参数评估最佳分组数,选取BIC、AIC、LL值最小而且AvePP≥0.7、Occ值较高的组。然后,采用logistic回归比较不同组的临床预后,并绘制受试者的ROC曲线。


研究结果



作者共纳入810例符合条件的患者,通过组基轨迹分析产生了6组不同的ICP轨迹,与处于“最高,下降,然后上升”轨迹的患者相比,属于“最低,稳定”(OR=0.04;95%CI,0.01-0.21)、“低,稳定”(OR=0.04;95%CI,0.01-0.19)和“中等,稳定”(OR=0.08;95%CI,0.01-0.42)ICP轨迹的患者30天的死亡率较低。ROC显示曲线下面积(AUC)仅为0.528,其敏感性和特异性均较低(图1)。


图1. 总队列ICP轨迹的基组特点。

研究结论



最后作者指出,固定的ICP阈值不适用于所有类型的患者。GBTM是一种描述ICP演变及其与临床预后相关的方法,可能会增加对颅内高压治疗的认识。


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