综述：低收入和中等收入国家新生儿脑病预后预测因素：一项系统评价和荟萃分析

《Frontiers in Pediatrics》：Predictors of outcome following neonatal encephalopathy in low- and middle-income countries: a systematic review and meta-analysis

本研究通过系统综述和元分析，评估了14个低中收入国家新生儿脑病（NE）的预后预测工具，包括MRI、EEG、GMA和HINE等，发现MRI（敏感性69%，特异性90%）、早期EEG背景异常（敏感性87%，特异性93%）和GMA（敏感性78%，特异性95%）表现最佳，但存在样本量小、异质性高和TH影响数据不足等问题。

　　新生儿缺氧缺血性脑病（NE）是全球范围内导致新生儿死亡和儿童期发育障碍的主要原因之一。在低收入和中等收入国家（LMICs）中，NE的发生率较高，而目前关于NE预后评估的研究主要集中在高收入国家（HICs）。因此，本系统综述与荟萃分析旨在全面总结LMICs中用于预测NE后儿童期不良结局的指标，为未来的临床干预研究和新生儿随访策略提供依据。

NE通常由分娩期间的并发症引起，如胎儿缺氧、产伤或胎盘早剥等，其临床表现包括意识水平下降、肌张力异常、反射障碍和呼吸困难等。早期诊断和干预对改善预后至关重要，但许多LMICs缺乏足够的医疗资源，使得标准的神经保护措施如低温疗法（TH）难以广泛实施。尽管TH在HICs中已被证明能有效提高中重度HIE患儿的无残疾生存率，但在LMICs中的应用效果尚不明确，且多数情况下无法实施。这使得准确的预测工具成为临床实践中不可或缺的一部分，以便及时识别高风险患儿，提供针对性的干预和支持。

本研究通过系统检索Ovid MEDLINE、Ovid Embase、Cochrane Library和Global Index Medicus四个数据库，获取了7,464篇相关文献，并从中筛选出32篇符合纳入标准的文献，共涉及1,538名NE患儿。研究涵盖了多种预测工具，包括临床评分系统、神经电生理检测、神经影像学、生物标志物和后期的神经发育评估。这些工具的预后准确性在不同研究中有所差异，但部分工具表现出较高的诊断效能。

在临床评分系统中，修改后的Sarnat分期和Thompson评分被广泛用于评估NE的严重程度。Sarnat分期在预测不良结局方面显示出良好的特异性，但敏感性较低；而Thompson评分在不同阈值下表现不一，较高的评分虽具有更高的特异性，但敏感性随之降低。此外，Levene评分虽然在部分研究中被提及，但相关数据较少，限制了其在临床实践中的应用。

神经电生理检测，尤其是脑电图（EEG）和整合脑电图（aEEG），在预测NE患儿的不良结局方面具有重要价值。研究表明，早期严重的背景异常（如爆发抑制或平坦波形）在预测不良结局方面表现出较高的敏感性和特异性。然而，TH的应用可能会对这些电生理指标的准确性产生影响，尤其是在TH应用较早的病例中，其特异性有所下降。此外，体感诱发电位（SEP）在某些研究中也显示出一定的预测能力，但整体应用较少，需要进一步研究验证。

神经影像学技术，如颅脑超声（cUS）、磁共振成像（MRI）和磁共振波谱（MRS），也被用于评估NE患儿的预后。cUS因其操作简便和可在床边进行，常用于早期评估，但其对长期不良结局的预测能力有限。MRI则被认为是评估NE的金标准，其在预测不良结局方面的准确性较高，特别是对于中重度MRI异常的检测。然而，MRI在LMICs中的应用受限于设备的可及性和运输条件，导致其在这些地区的使用较少。MRS作为一种补充技术，能够提供代谢信息，对预测不良结局具有一定的价值，但其在LMICs中的研究仍显不足。

生物标志物方面，研究发现酸碱平衡指标如pH值和碱剩余（base deficit）在预测不良结局中具有一定的作用，但其敏感性较低，特异性较高。其他如核红细胞（nucleated RBCs）、血小板减少和凝血功能异常等指标也显示出与NE严重程度相关性，但这些指标的预测能力仍需进一步验证。此外，一些炎症相关标志物如细胞因子（IL-1b、IL-10等）和神经特异性蛋白（NSE、GFAP）在预测不良结局中也表现出一定的潜力，但研究样本量较小，且指标的阈值设定不统一，限制了其临床应用。

后期的神经发育评估工具，如Prechtl的总体运动评估（GMA）和Hammersmith婴儿神经评估（HINE），在预测NE患儿的长期不良结局方面显示出良好的预后准确性。GMA在12至16周时，通过检测缺乏不自主运动的特征，能够有效预测儿童期发育障碍，特别是脑瘫（CP）。而HINE则在3至6个月时，通过评估神经发育指标，显示出较高的预测能力。然而，这些工具在LMICs中的应用仍面临资源限制和标准化不足的问题。

本研究还探讨了多变量预测模型的使用，这些模型结合了多种预测工具，以提高预测的准确性。尽管有研究指出，单一工具的预测能力有限，但多变量模型在某些情况下表现出更高的预后准确性。然而，目前在LMICs中，多变量模型的研究仍较为有限，且多数模型基于单一中心的回顾性数据，缺乏广泛的适用性和前瞻性验证。

总体而言，本研究发现多种标准化工具在预测NE后儿童期不良结局方面具有良好的预后准确性，但研究仍存在诸多局限性。这些包括研究样本量较小、定义不统一、随访时间不一致以及缺乏对TH影响的系统评估。此外，LMICs中关于NE的研究较少，且数据质量参差不齐，限制了对不同地区预后差异的深入分析。因此，未来的研究需要进一步扩大样本量，提高研究的标准化程度，并探索在资源有限的环境中可行的预测工具组合，以支持更有效的新生儿随访和干预策略。