Neurology：TCD联合EEG预测DCI

迟发性脑缺血（DCI）是蛛网膜下腔出血（SAH）的主要并发症。此前，人们认为DCI完全是由大血管痉挛引起的，因此，经颅多普勒超声（TCD）是目前监测DCI的标准管理方法。尽管TCD是一种无创、便携式的床边监护检查，但在临床上无法频繁监测（每天最多1-2次），这依赖于操作者，可受到患者解剖结构的限制（颞骨窗不佳），并可能受到其他生理指标（如心率和血压）的影响。此外，我们现在知道血管痉挛本身并不能完全解释DCI。

连续脑电图（Continuous EEG，cEEG）已成为预测DCI的一种有前途的辅助诊断工具，并解决了TCD监测的一些局限性。cEEG是无创的便携式设备，最重要的是，它可以提供连续几天的数据。研究表明，相对α变异性（relative alpha variability）、刺激后α/δ比值（poststimulation alpha/delta ratio）和癫痫样异常（epileptiform abnormalities，EAs）等定量cEEG测量结果与DCI相关。也有证据表明，在发生DCI之前患者首先表现出cEEG变化，并且EEG与DCI的相关性比TCD流速的升高更强。关于DCI风险，TCD和cEEG提供了协同信息。然而，目前尚未评估过TCD和cEEG数据预测DCI的综合疗效。

2022年2月来自美国的Jennifer A. Kim等在Neurology上公布了他们的研究结果，探讨了整合TCD和cEEG测量结果是否可以识别SAH后的DCI。

研究者回顾性评估了中重度蛛网膜下腔出血（2011-2015；Fisher 3-4或Hunt-Hess 4-5）患者，并在住院期间同时进行了前瞻性TCD和EEG检查。每天记录大脑中动脉（MCA）收缩期峰值速度（peak systolic velocities，PSV）和是否存在癫痫样异常（epileptiform abnormalities，EAs）。EA定义为痫性发作、癫痫样放电和节律性/周期性活动。

共评估了107名患者；56例（51.9%）发生了DCI。DCI的单变量预测因子是<=3天时MCA高流速（PSV ≥200 cm/s，敏感性27%，特异性89%）和EAs（敏感性66%，特异性62%）。EAs的两个单变量BGTM（Group-based trajectory modeling）轨迹预测DCI（敏感性64%，特异性62.75%）。联合使用TCD和EEG监测的逻辑回归和GBTM模型表现更好。使用TCD和EEG数据、入院时Hunt-Hess评分和动脉瘤治疗作为DCI预测因素的最佳逻辑回归和GBTM模型（逻辑回归：敏感性90%，特异性70%；GBTM：敏感性89%，特异性67%）。

最终作者认为，联合EEG和TCD可以最好地预测DCI。临床变量与EAs的时间和MCA高流速的结合可以提高模型的预测能力。这些结果表明，TCD和cEEG是预测DCI的有前途的补充监测模式。我们的模型有望成为SAH管理中的决策工具。

译者注：预测才能预防。

文献出处：

Neurology. 2022 Feb 1;98(5):e459-e469. doi: 10.1212/WNL.0000000000013126. Epub 2021 Nov 29.

Combining Transcranial Doppler and EEG Data to Predict Delayed Cerebral Ischemia After Subarachnoid Hemorrhage