分析穿刺过程中尺神经的物理特性——使用区域阻滞针。测量站方案及初步试验结果

《Journal of Neuroscience Methods》:Analysis of physical properties of the ulnar nerve during puncture using regional block needles. Measuring station proposal and preliminary test results

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月28日 来源:Journal of Neuroscience Methods 2.5

编辑推荐:

   •关于针-神经穿刺力的定量数据十分匮乏,通常仅来自单点测量,然而此类数据对于提高局部麻醉技术的安全性和有效性至关重要。由于这一有限的证据基础,需要对神经穿刺力学进行详细的、逐段的研究。•利用专门定制的高分辨率测试台,我们沿着人体尸体尺神经每隔5毫米测绘了插入力学特性,发现远端

  
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    关于针-神经穿刺力的定量数据十分匮乏,通常仅来自单点测量,然而此类数据对于提高局部麻醉技术的安全性和有效性至关重要。由于这一有限的证据基础,需要对神经穿刺力学进行详细的、逐段的研究。
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    利用专门定制的高分辨率测试台,我们沿着人体尸体尺神经每隔5毫米测绘了插入力学特性,发现远端(前臂)段所需的峰值力和能量显著高于近端(上臂)段,而弹性回弹则保持均匀。
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    由此产生的力-位移图谱和经过验证的装置可以指导针头设计,校准机器人或人工神经阻滞中的安全算法,并作为未来研究其他周围神经的基准。

引言

区域麻醉过程中发生神经损伤的情况并不常见,且极少造成持久的神经系统功能障碍(Hadzic, 2017, Pietraszek, 2018)。然而,机器人辅助的兴起带来了新的安全挑战,因为当前平台尚无法整合触觉反馈、神经刺激或实时力测量(McKendrick et al., 2021 Jan, Choudhary et al., 2024 Dec 20)。在首次临床演示中,Magellan系统在摇杆控制下用于执行超声引导下的坐骨神经阻滞,未监测插入力或注射压力(Hemmerling et al., 2013 Feb)。临床数据仍显示出显著风险:在臂丛注射中,高达17%的病例会出现意外的神经内或硬膜内扩散,但不会造成永久性伤害(Liu et al., 2011 Mar),类似的发现也适用于腋路入路(Bigeleisen, 2006 Oct)。一项针对超过7000例阻滞的前瞻性审计报告严重并发症发生率为每1000例0.4例(Barrington et al., 2009 Nov-Dec)。实验研究证实,较大规格针头会增加结构性损伤(Steinfeldt et al., 2010 Feb),即便罕见事件也可能最终导致神经断裂,这是神经损伤最严重的形式(Selander, 1993 Aug, Seddon, 1942 Aug 29)。
尺神经起源于内侧束C8–Th1纤维,沿腋动脉内侧走行,然后绕过尺骨鹰嘴内侧,沿尺动脉进入手部(Polatsch et al., 2007 Aug)。在组织学上,周围神经由密集排列的神经束组成,周围包裹有束内膜、束膜和外膜(131963. Thomas PK. The connective tissue of peripheral nerve: an electron microscope study. J. Anat. 97 (Pt 1), 35–44 (PMID: 13981107; PMCID: PMC1244253.).Thomas PK. The connective tissue of peripheral nerve: an electron microscope study. J Anat. 1963;97(Pt 1):35–44. PMID: 13981107; PMCID: PMC1244253., Sunderland, 1965)。神经束模式在个体之间差异显著,束间结缔组织形成了机械上具有凝聚力的结构,抵抗穿刺(Bonnel, 1985 Mar)。因此,垂直于神经轴插入的针头必须穿越所有这些层次,当插入力控制不佳时,可能会放大损伤风险。
通用测试机可表征周围神经的拉伸、压缩和剪切行为(Kerns et al., 2019),使分析沿神经轴向切断神经所需的力与组织病理学变化之间的关系成为可能,但很少有设备能以足够的分辨率捕捉穿刺力学。在Pichamuthu JE等人(Sergi et al., 2012 Jul)的研究中,使用从人体尸体中取出的坐骨神经,对离体神经旁鞘、离体神经以及带有神经旁鞘的神经进行了针头穿透测试。测试使用50克力传感器(GSO-50 Transducer Techniques, Temecula, CA)和500克力传感器(GSO-500 Transducer Techniques, Temecula, CA),以及Stimuplex A、21号、10厘米钢制阻滞针。针头以0.1毫米/秒的缓慢速度推进到标本中。对于每个标本,在组织上选择至少相距5毫米的三个不同位置作为穿刺点,以最大限度地收集每个标本的穿刺力数据。该研究使用了6段坐骨神经短段。
为弥补这一差距,我们设计了一种自定义穿刺力测量装置,能够量化神经穿刺过程中的力-位移曲线。
目前,尚无关于一种简单且相对直接的测量穿透神经所需力的系统的详细描述,也没有任何数据显示穿透力沿神经长度的分布情况。
本研究提出了一种此类测量平台,并探讨了使用区域阻滞针穿刺尺神经所需的力在近端和远端段之间是否存在差异,并量化任何具有统计学意义的差异。

章节片段

方法

开发了一种自定义测量系统,用于控制性地评估针头插入力与穿透深度的函数关系(图1、图2、图3、图4)。该系统设计用于0–20 N的工作力范围,力分辨率为0.1 N或更好,穿透范围为0–30毫米。使用了一台正交运动桌面FDM 3D打印机,并将其喷头替换为包含同轴针引导器的刚性滑架,以及两个标称容量为50 N的26×26毫米应变片力传感器,

分析力-位移区间的识别

在力-深度数据分析中,通常至关重要的是分离出主要插入段,以便起始处(例如瞬时噪声)和较深深度的额外变化不会干扰后续计算。为实现这一目标,本文介绍的方法在力-位移曲线上定位了两个关键点I0和I1,分别标记感兴趣力-深度区间的起点和峰值。
首先,忽略任何早期的噪声数据点。然后,记录到的最大力直至某一阈值

穿刺力分析

为了评估神经穿透的生物力学特征,同时考虑数据的层次结构和重复测量结构,使用线性混合效应模型(LMEM)对最大穿刺力进行了分析。因变量进行了log10(Fmax+1)转换。将解剖区域(上臂与前臂)、沿神经的距离以及解剖区域与距离之间的交互作用作为固定效应纳入。供体被纳入为随机截距,解剖学

力-位移曲线的定量表征

为了对记录的穿刺力曲线不同方面进行标准化的定量表征,并减少对曲线特征进行手动定性评估的依赖,从控制针头插入和撤回过程中获得的力-位移曲线计算了四个互补的曲线衍生描述符。这些描述符在尺神经多个位置进行计算,分为两个解剖组:前臂和上臂。它们的操作性

穿刺力分析

拟合log10(Fmax+1)的层次LMEM应用于嵌套在八名供体内的16个解剖段的穿刺曲线(表1、表2)。在0毫米参考位置,预测的穿刺力在上臂段低于前臂段(β=-0.174,SE=0.053,95% CI [-0.278, ?0.071],p < 0.001)。在该位置反转换后的模型预测值为上臂段92.5cN、前臂段138.7cN,对应约33.3%的较低

曲线衍生的力-位移描述符

使用每个解剖段的一个中位值进行四个曲线衍生描述符的配对比较,在供体水平上产生八对上臂和前臂的配对观察值。经过Holm校正后,四个比较中没有一个保持统计学显著性。对于斜率系数,精确配对Wilcoxon检验得出W= 3(原始p= 0.039;Holm校正p= 0.156)。粗糙度指数得出W= 11(原始p= 0.383;Holm校正p= 0.766),穿透功W= 7(原始

讨论

本研究调查了尺神经在两个解剖区域的穿刺力及互补的曲线衍生描述符。层次LMEM显示穿刺力的空间模式在上臂段和前臂段之间存在差异。这些分析共同提供了尺神经穿刺力学空间变异性的初步定量表征。神经束的空间排列和构成神经的结缔组织具有变异性,并且仍然

结论

我们的发现表明,解剖位置和纵向位置与针头穿刺时尺神经的机械反应相关(前臂与上臂段)。在0毫米参考位置,预测的峰值穿刺力在上臂段低于前臂段。此外,显著的解剖区域×距离交互作用表明,穿刺力与沿神经位置之间的关系在两个解剖区域之间有所不同。在该

CRediT作者贡献声明

Mateusz Wilk:撰写–原始稿件、方法论、调查、概念化。Karol J?drasiak:撰写–审阅与编辑、可视化、软件。Marek Ples:验证、软件。Aleksandra Suwalska:可视化、验证、项目管理。Grzegorz Bajor:监督。

伦理声明

作者未从参与者或其法定代理人处获得知情同意。这是一项尸体研究,尸体通过大学捐赠计划捐赠给西里西亚医科大学。尸体是依据公证文书捐赠的。

人体研究

本研究遵循研究所在地相关法律法规、监管框架和指南进行。
本研究获得了西里西亚医科大学生物伦理委员会的批准。
(批准编号:BNW/NWN/0052/KB/117/24)

人体和生物材料

本研究包括器官或组织供体。
本研究包括人体生物材料,已从供体、其近亲或法定代理人处获得同意,用于本研究和文章发表。本研究使用的样本未来源于被处决的囚犯或良心犯。

利益冲突声明

作者声明不存在已知的竞争性经济利益或个人关系,这些可能影响本文所述工作的发表。
Mateusz Wilk|Karol J?drasiak|Marek Ples|Aleksandra Suwalska|Grzegorz Bajor
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