经颅多普勒预测颅脑损伤后颅内高压综合征的价值

沈恵英 盛晓杰 柯巧航 刘雪刚 张建设 沈小平

颅内高压综合征（intracranial hypertension，ICH）是神经科常见的危急重症，其所导致的各种脑疝往往是患者死亡的主要原因［1］。准确了解并监测患者颅内压对于判断病情、指导治疗、抢救生命及预后均非常重要。目前临床对于早期颅内压升高的测量主要依靠临床症状及CT征象，存在一定的局限性［2］。经颅多普勒（transcranial Doppler，TCD）可通过分析大脑中动脉（middle cerebral artery，MCA）血流参数及频谱的改变间接评估颅内压。研究［3-4］发现TCD参数的改变量与颅内压增高速度有关，有望通过TCD参数的改变量观察颅内压增高的变化趋势从而预测ICH的发生风险。本研究应用TCD监测MCA血流动力学参数变化，评估患者颅内压上升的速度，以预测患者ICH的发生风险。

资料与方法

一、研究对象

前瞻性选择2018年3月至2020年3月我院收治的颅脑外伤患者122例，入院时患者生命体征平稳，依据临床症状并经CT证实发生ICH后，分为ICH组35例和非ICH组87例。纳入标准：①入院时临床表现及CT征象均未见明显异常；②均为小脑幕以上病变；③首次发病，且在发病后24 h内入院。排除标准：①合并有颅脑以外的重要脏器严重损伤的患者；②入院2 d内即出现ICH的患者（所测数据不足以支持数据分析）；③无颞窗的患者；④高血压、脑动脉硬化、脑血管畸形、经常性头痛等可能有脑血管病理生理状态变化的患者。本研究经我院医学伦理委员会批准，所有患者或其家属均签署知情同意书。

二、仪器与方法

1.TCD检测：使用北京悦琦创通科技有限公司2000 D彩色多普勒超声诊断仪，脉冲超声探头，频率1.6～2.0 MHz。经颞窗获取MCA血流动力学参数收缩期峰值血流速度（Vs）、舒张末期峰值血流速度（Vd）、平均血流速度（Vm）、搏动指数（PI）及阻力指数（RI），取样深度为60 mm。首次测量的MCA的Vm与颅外段颈内动脉的Vm比值即血管痉挛指数（Lindegaard指数）。随后，每天监测1次，最长7 d。临床发生ICH并经CT证实后，则停止TCD监测。记录每次MCA血流动力学参数Vs、Vd、Vm、PI及RI。参数的改变量=，分 别记 为ΔVs、ΔVd、ΔVm、ΔPI及ΔRI，并计算其对应的最大变化值和平均变化值（ΔVsMax和ΔVsMean、ΔVdMax和ΔVdMean、ΔVmMax和ΔVmMean、ΔPIMax和ΔPIMean、ΔRIMax和ΔRIMean）。所有患者TCD检测均由同一具有十年以上工作经验的超声医师完成，均重复测量3次取平均值。

2.收集并整理患者临床资料（年龄、性别、体质量指数、创伤类型及基础疾病）；对患者进行日常活动功能状态评估并计算日常生活活动能力评定指数（Barthel指数）。

三、统计学处理

结 果

一、ICH组与非ICH组基线资料比较

两组患者在性别、年龄、BMI、Lindegaard指数、Barthel指数、创伤类型及基础疾病等方面比较差异均无统计学意义。见表1。

二、ICH组Kaplan-Meier生存曲线

Kaplan-Meier生存曲线显示，ICH组在监测第3天及第5天颅内压失代偿增高例数的增长较为明显，发生率约为28%（图1）。颅内压失代偿增高患者的TCD典型血流频谱表现为收缩峰变尖锐（图2）。

表1两组一般资料比较

图1 ICH组患者7 d内颅内压失代偿性增高发生情况

图2 TCD监测ICH组中颅脑外伤患者MCA的变化

三、非ICH组MCA血流动力学参数的变化趋势

通过对非ICH组患者1～7 d监测期间MCA相关血流动力学参数的变化趋势进行分析发现，PI、RI呈上升趋势，Vs、Vd及Vm呈下降趋势，但差异均无统计学意义。非ICH组监测周期中第2天及第5天TCD参数变化较大，第5天后非ICH组的变化趋势减缓，基本维持稳定状态。见表2。

四、ICH组与非ICH组血流动力学参数变化趋势比较

ICH组ΔPIMax大于非ICH组，差异有统计学意义（P＜0.05），ICH组ΔVdMax、ΔRIMax及ΔPIMean虽然也大于非ICH组，但差异均无统计学意义；两组其余TCD血流动力学参数最大变化值和平均变化值均近似，差异均无统计学意义。见表3。

表2非ICH组MCA血流动力学参数变化比较（±s）

表2非ICH组MCA血流动力学参数变化比较（±s）

Vs：收缩期峰值血流速度；Vd：舒张末期峰值血流速度；Vm：平均血流速度；RI：阻力指数；PI：搏动指数

时间第1天第2天第3天第4天第5天第6天第7天F值P值Vs（cm/s）96.15±5.01 95.95±5.34 92.72±4.98 89.89±5.82 89.85±6.07 86.78±5.80 87.04±6.25 3.422 0.067 Vd（cm/s）43.53±4.01 43.74±3.37 41.61±3.40 38.96±3.37 37.47±3.82 36.08±3.59 35.91±3.27 1.550 0.216 Vm（cm/s）61.07±3.27 61.15±2.57 58.64±3.08 55.93±3.41 54.93±3.22 52.98±3.19 52.95±3.17 2.441 0.121 RI 0.55±0.05 0.54±0.05 0.55±0.04 0.57±0.04 0.58±0.05 0.58±0.05 0.59±0.05 3.659 0.058 PI 0.86±0.11 0.86±0.12 0.87±0.10 0.91±0.10 0.96±0.14 0.96±0.15 0.97±0.12 3.584 0.061

表3两组MCA血流动力学参数变化值比较

五、血流动力学参数预测患者颅脑损伤后ICH发生风险的诊断效能

单因素COX回归分析显示，ΔPIMax能够提示颅脑操作患者发生ICH的风险，患者ΔPIMax每增加0.1个单位，出现颅内压失代偿性增高的风险提高71%（HR=1.710，95%可信区间：1.511～1.935，P=0.027）。绘制ROC曲线进一步分析显示，ΔPIMax截断值为0.148，预测颅脑损伤后ICH发生风险的曲线下面积为0.904，敏感性为80.00%，特异性为90.80%。见图3。

图3ΔPIMax预测颅脑损伤后ICH发生风险的ROC曲线图

讨 论

目前临床对ICH的诊断主要依靠临床表现及CT低密度影等影像学征象，但当患者出现ICH再进行治疗则治疗难度大，疗效欠佳。若能在颅内压失代偿性增高之前实施诊疗则可以明显降低治疗难度、提高治疗效果。本研究旨在探索能够准确预测颅脑外伤后ICH发生风险的指标。大脑的自动调节能力是脑缺血和脑水肿程度最小化的重要决定因素，创伤性脑损伤会导致调节功能下降［5］。ICH患者在头部损伤并发生脑肿胀后，大脑自我调节能力逐渐消耗，超过自我调节的阈值，小动脉灌注压减少并发生被动塌陷，脑血管出现紊乱，从动脉床到颅内的血流减少，从而逐渐出现失代偿。本研究共纳入颅脑外伤患者122例行TCD监测，其中35例患者出现ICH，发生率为28.7%；为最大程度地研究探讨患者出现ICH主要与受伤程度及脑水肿的发展速度有关，本研究排除了可能存在脑血管病理生理状态变化的患者，纳入研究的两组患者基线资料比较差异均无统计学意义。通过对ICH患者Kaplan-Meier生存曲线分析发现，第3天失代偿增高者例数增长最多，其次是第5天。Czosnyka和Pickard［6］研究发现，50%的患者在颅脑受伤后的前3天内平均颅内压最高，25%的患者在受伤后的第5天平均颅内压最高。Marmarou等［7］研究也显示，大多数病例在颅脑受伤5 d内颅内压升至最高。本研究结果与之结论相似。

目前国内研究［8］主要集中在重型颅脑损伤患者TCD频谱及血流参数的变化规律，鲜有关于颅内压增高代偿期患者TCD参数变化趋势的报道。而研究非ICH患者MCA血流动力学参数的变化趋势有助于识别ICH患者MCA的异常变化。本研究通过对非ICH组MCA血流动力学参数的重复测量分析发现：总体趋势为PI、RI逐渐增大，Vs、Vd及Vm减小，当前关于TCD监测颅内压的研究［9-10］报道也呈现类似的变化趋势。这是由于当颅内压持续增高时，脑血流低于其基本维持量，可引起脑血管自动调节功能受损，脑血管阻力增加，脑血流减少，反映脑血流动力学的TCD参数Vs、Vd、Vm均降低。脑远端小血管及毛细血管小静脉受颅内压增高影响，管腔变窄，阻力增大，由于Vd产生于心动周期的舒张期，动能较少，易受阻力影响而降低更为明显，由于舒张压的下降较收缩压更为明显，因此PI、RI增大。本研究中非ICH组监测周期内第2天及第5天的TCD参数变化较大，第5天后变化趋势减缓，基本维持稳定状态；与Winkler等［10］研究结果相仿。大脑自我调节能力受到影响，但并未超过自我调节的阈值，且脑损伤导致的细胞毒性水肿的发展具有自限性，这可能是非ICH患者第5天后参数变化趋势减缓甚至逐渐稳定的原因。

在临床实践中发现患者TCD参数的改变量与颅内压增高速度有关［3-4］。本研究对ICH组TCD参数变化值进行分析发现，ΔVm、ΔVs、ΔVd、ΔRI的最大变化值和平均值及ΔPIMean对ICH的影响均不明显，而ΔPIMax的影响最大。TCD血流动力学参数受脑灌注压、动脉压、脑血管自动调节功能、颅腔顺应性等多方面的影响，所以在应用TCD参数评价颅内压时，要考虑颅内整体情况，且直接测量值存在仪器或者测量技巧相关的系统误差，可能导致ΔVm、ΔVs、ΔVd不具代表性。研究［11］表明，PI是监测颅内压的敏感指标，同时ΔPI规避了直接测量的系统误差，预测价值更大。本研究通过单因素COX回归及ROC分析发现，ΔPIMax能够预测ICH的发生风险，患者ΔPIMax每增加0.1个单位，发生ICH的风险提高71%。其用于预测ICH发生的截断值为0.148（敏感性80.00%，特异性90.80%）。提示临床在颅脑外伤时检测血流速度变化参数ΔPIMax可以较为准确地预测患者是否发生ICH。

综上所述，应用TCD监测并计算ΔPIMax可用于无创性评估颅脑损伤后ICH的发生风险，为临床基于个体情况准确预测颅脑外伤后ICH的发生概率提供了参考。本研究中ΔPIMax的应用仅局限于病情发展较缓慢的颅脑损伤患者，且本研究观察时间短、样本数量较少，研究结果可能存在偏倚。待以后多中心、大样本研究的进一步完善。