无创与有创压力输入下低血压预测指数的比较:为围术期血压管理点亮新方向

【字体: 时间:2025年04月30日 来源:BMC Anesthesiology

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  术中低血压会增加术后并发症风险。研究人员开展 “比较无创和有创压力输入下低血压预测指数(HPI)” 的研究。结果显示两者 HPI 值和预测性能相当。这支持无创 HPI 更广泛应用,有助于改善患者预后。

  在手术的 “战场” 上,麻醉医生时刻面临着诸多挑战,其中术中低血压就是一个棘手的 “敌人”。它可不是个小麻烦,常常悄无声息地出现,却能引发一系列严重的后果。据研究,术中低血压与术后发病率和死亡率的增加密切相关,它就像一颗 “定时炸弹”,随时可能导致术后中风、急性肾损伤、心肌梗死等并发症,严重威胁患者的健康和生命安全。而且,它在全麻过程中极为常见,40% - 90% 以上的患者至少会经历一次低血压事件。
一直以来,直接动脉内压力测量是监测血压的 “金标准”,就像一把精准的 “尺子”,能准确地反映血压情况。但它也有缺点,毕竟是有创操作,存在一定风险和并发症,这就像给患者的身体开了一个 “小口子”,可能带来额外的麻烦,这在一定程度上限制了它的广泛应用。

随着科技的发展,无创连续血压监测技术出现了,比如基于手指袖带和容积钳技术的设备。而低血压预测指数(Hypotension Prediction Index,HPI)更是其中的 “新星”。它是一种利用机器学习算法的新型参数,能像 “预警机” 一样,提前预测严重低血压事件,让医生有机会提前干预,降低术中低血压的发生率和严重程度。

HPI 最初是通过有创动脉压力测量数据开发和评估的,但现在也可以从无创的 ClearSight?监测系统中获取。虽然之前研究表明无创 ClearSight HPI 在不同患者群体中表现良好,但其与有创 HPI 的同步比较却很有限。为了解开这个疑惑,来自美国加利福尼亚大学戴维斯分校(University of California, Davis)的研究人员挺身而出,开展了一项极具意义的研究。

他们进行了一项观察性、前瞻性、单中心研究,招募了 18 岁及以上、计划进行全麻手术且需桡动脉置管监测血压的患者。在手术中,同时使用有创的 Acumen?传感器和无创的 ClearSight?手指袖带连接到带有 HPI 软件的 HemoSphere 监测仪,收集数据进行分析。

研究人员使用了多种技术方法来深入探究。首先,通过 Bland - Altman 分析评估两种监测系统 HPI 值的一致性,这种方法能直观地展示两种测量方法之间的偏差和一致性范围;利用 Spearman 相关性分析计算 HPI 值之间的相关性,判断它们的关联程度;运用四象限一致性分析评估 HPI 值的一致性,从另一个角度观察两者的关系。此外,还通过受试者工作特征(Receiver Operator Characteristic,ROC)分析和 HPI 警报一致性分析来评估预测算法的临床性能,全面衡量有创和无创 HPI 预测低血压事件的能力。

研究结果令人眼前一亮。在数据收集方面,46 名患者参与研究,最终 36 名患者的数据用于分析。这些患者年龄在 28 - 92 岁,涵盖多种手术类型。

  • HPI 值一致性分析:Bland - Altman 分析显示,无创 HPI 与有创 HPI 相比,偏差为 - 8.4±23,95% 一致性界限为 - 53 至 36 。这意味着虽然两者存在一定差异,但整体仍在可接受范围内。同时,Spearman 相关性分析得出两者相关性很强,r 值达到 0.76(95% CI:0.75 - 0.77) ,四象限一致性分析的一致性也高达 74%(10% 排除区),说明无创和有创 HPI 值在变化趋势上有较高的一致性。
  • 临床性能评估:ROC 分析结果表明,在低血压事件发生前 5 分钟,有创压力输入的 HPI 曲线下面积(Area Under Curve,AUC)为 0.883 [0.786, 0.953],无创压力输入的 AUC 为 0.860 [0.770, 0.939];在 10 分钟时,有创 AUC 为 0.80 [0.63, 0.92],无创 AUC 为 0.76 [0.60, 0.89] 。两者的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值也都相当。HPI 警报一致性分析显示,两者警报的一致性准确率达到 86.3%,这表明在实际应用中,无创和有创 HPI 在发出低血压警报方面表现相近。

综合来看,该研究得出结论:从无创手指袖带 ClearSight 监测仪获得的 HPI 是可靠的,其预测性能与有创动脉导管这一 “金标准” 相当。这一结论意义重大,它为临床医生在围术期血压管理提供了更多选择。支持在更多不需要或不适合有创监测的手术中使用无创 HPI,有望通过更广泛地应用连续无创压力监测和 HPI 参数,更好地预测和预防低血压事件,最终改善患者的预后。

不过,研究也存在一些局限性。研究对象局限于高风险患者和手术,样本量相对较小,对于无创压力输入下 HPI 算法的临床性能评估,还需要在更大规模的患者群体中进一步验证。但这并不影响此次研究的价值,它为后续研究指明了方向,也为临床实践带来了新的希望。未来,随着研究的深入和技术的进步,相信在围术期血压管理领域会有更多突破,让患者能更加安全地度过手术难关。

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