脑状态监测仪频率功率比在谵妄检测中的有效性验证

《Journal of the Academy of Consultation-Liaison Psychiatry》：Validation of Cerebral State Monitor Frequency Power Ratios for Detection of Delirium

　　本研究比较了FDA批准的脑电监护设备（CSM）、3分钟诊断访谈（3D-CAM）与传统临床评估对谵妄筛查的效果。结果显示，EEG在左侧颞叶HighDelta频段及低alpha/高delta比值有显著差异（P=0.020, 0.039），但预测准确性未超越3D-CAM（AUC=0.720）。研究局限为样本量小，未来需扩大样本并探索多变量联合诊断。

　　这项研究探讨了在医院住院患者中使用不同方法检测谵妄（delirium）的有效性。谵妄是一种常见的神经行为障碍，通常表现为注意力下降和认知功能改变，它与住院患者的死亡率升高、住院时间延长以及医疗费用增加密切相关。据估计，谵妄影响了25%至35%的住院患者，但通常未能被医疗人员及时识别。因此，开发更有效、更便捷的检测工具具有重要的临床意义。

传统的谵妄诊断方法依赖于临床评估，主要依据《精神疾病诊断与统计手册》第五版（DSM-5）的标准。该评估包括对注意力、症状发作的时间过程、认知混乱程度以及意识水平变化的观察。然而，这种方法存在一定的局限性，特别是在非工作时间或医疗资源有限的环境中，难以获得足够的专业人员进行准确判断。此外，临床评估可能受到评估者主观判断的影响，导致诊断结果的不一致。

为了解决这些问题，研究者们开发了多种筛查工具，其中最广泛使用的是简化的混淆评估法（CAM）。CAM自1990年首次发表以来，经过多次修改，以适应不同的临床环境和使用需求。其中，3分钟版本的CAM（3D-CAM）被设计为一种更简便的工具，适用于所有临床场景。虽然3D-CAM在时间和成本方面具有优势，但其在繁忙临床环境中的有效性受到了质疑，且其可靠性取决于评估者的训练水平和对工具的熟悉程度。

鉴于主观评估工具的局限性，研究人员开始探索客观的生物标志物，以辅助谵妄的诊断。脑电图（EEG）作为一种非侵入性的监测手段，被广泛用于记录大脑的电活动，并已被证明在识别谵妄方面具有一定的潜力。EEG能够实时捕捉大脑神经元群体产生的电压波动，这些波动根据频率被分为不同的波段，如delta波（<4 Hz）、theta波（4-8 Hz）、alpha波（8-13 Hz）、beta波（13-30 Hz）以及gamma波（>30 Hz）。在谵妄患者中，EEG模式通常表现出广泛性减慢，即delta波和theta波的功率增加，而alpha波和beta波的功率则减少。

为了提高EEG在临床环境中的可行性，研究者们开发了便携式脑电监测设备，即脑状态监测仪（CSMs）。与传统的全脑电图（EEG）相比，CSMs仅使用2至4个预包装的电极导联，从而减少了设备的复杂性和操作难度。此外，CSMs的使用可以由非专业医疗人员完成，并且其数据可以通过简单的算法进行自动分析。目前，CSMs已在麻醉学、急诊医学和神经学等领域得到应用，并且大多数医院都配备了这些设备。值得注意的是，某些CSMs已经获得了美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，如Prolira CSM，它通过测量多形性delta波来判断谵妄，并配有自动去除干扰信号的算法。

然而，尽管CSMs在临床环境中具有一定的可行性，但它们在实际应用中仍面临一些挑战。例如，某些CSMs不提供原始EEG数据的下载和分析功能，这限制了其在研究和诊断中的进一步应用。因此，研究人员选择了一种能够存储和导出原始EEG数据的CSM——Masimo Root Platform CSM，并结合SedLine系统进行测试。该设备在采集EEG数据时，会在双侧额叶和颞叶区域放置电极导联，并配备两个中线接地电极。同时，设备能够实时显示EEG波形，并提供一个专有的深度镇静指数（Patient State Index）以及一个定量的频谱图（density spectral array），后者以颜色直观地展示了EEG信号的频率分布。

本研究的主要目标是比较三种谵妄检测方法：使用FDA批准的CSM进行的EEG检测、3D-CAM临床访谈以及由精神科会诊-联络服务进行的传统临床评估。通过这些比较，研究人员希望评估EEG数据是否能够作为更有效的辅助工具，以提高谵妄检测的准确性和及时性。

研究对象为年龄大于18岁的住院患者，这些患者由精神科会诊-联络服务进行评估。在研究开始前，获得了患者的知情同意或其授权代理人的同意。所有参与者均接受了3D-CAM筛查，并随后佩戴了4个前额叶和颞叶的CSM电极导联，记录了5分钟的闭眼EEG数据。在数据采集当天，由精神科会诊-联络服务的专家根据DSM-5标准对参与者进行临床评估，并记录其是否被诊断为谵妄。

研究结果显示，共有75名参与者，其中58名完成了3D-CAM和EEG数据的采集。在这些参与者中，有23人被临床诊断为谵妄。3D-CAM在区分谵妄和非谵妄患者方面表现出一定的准确性，其敏感度为65%，特异度为79%，曲线下面积（AUC）为0.720。然而，EEG数据在某些特定频率波段中显示出与谵妄诊断相关的显著差异。例如，在左颞叶（L2）导联中，HighDelta频率波段的功率在谵妄患者和非谵妄患者之间存在显著差异（调整后的虚假发现率P=0.020）。此外，在L2导联中，LowAlpha（8-10 Hz）与HighDelta（2-4 Hz）频率波段的功率比值也显示出显著差异（调整后的虚假发现率P=0.039）。在接收者操作特征曲线（ROC曲线）分析中，LowAlpha-HighDelta比值和HighDelta波段的检测效果优于3D-CAM，但并未达到统计学上的显著性（所有P值均大于0.18）。

研究的结论指出，虽然CSM的频率波段功率在谵妄患者和非谵妄患者之间存在显著差异，但其在预测谵妄方面的性能并未超过3D-CAM。这表明，尽管EEG数据能够提供一些有价值的客观信息，但在实际应用中，它可能无法完全替代传统的临床筛查工具。此外，研究还强调了该研究的一些优势，包括使用FDA批准的CSM设备以及可自由获取的计算软件和方法。然而，该研究也存在一些局限性，如样本量较小，这使得结果可能受到异常值的影响。因此，未来的研究需要招募更大的样本群体，并进一步探讨使用CSM设备采集的EEG变量组合在谵妄诊断中的应用价值。

从方法学角度来看，这项研究采用了前瞻性设计，并且评估者对数据进行了盲法分析，以减少偏倚。这种研究设计有助于提高结果的可信度。然而，样本量的限制可能会影响结果的普遍适用性。此外，研究中使用的CSM设备仅限于Masimo Root Platform，这可能限制了研究结果的推广性。因此，未来的研究应考虑使用不同类型的CSM设备，并在更广泛的临床环境中进行验证。

在讨论部分，研究者指出，尽管3D-CAM和传统临床评估在谵妄诊断中各有优势，但EEG数据能够提供更为客观的依据。然而，目前的EEG检测方法在临床实践中仍面临一些挑战，如设备的可及性、数据的解读复杂性以及缺乏标准化的分析流程。因此，为了提高EEG在谵妄诊断中的应用价值，需要进一步开发更简便、更高效的分析工具，并加强对临床人员的培训，使其能够正确理解和应用EEG数据。

此外，研究还提到，虽然EEG数据能够反映谵妄的一些特征，但其在实际应用中的效果仍需进一步验证。例如，某些研究已经表明，EEG的特定频率波段（如theta和delta波）在谵妄检测中具有较高的敏感性和特异性，但这些结果可能受到多种因素的影响，包括患者的个体差异、环境干扰以及设备的性能。因此，未来的研究应更加关注这些变量，并探索如何优化EEG数据的采集和分析过程，以提高其在临床诊断中的准确性和实用性。

综上所述，这项研究为谵妄的检测提供了新的视角，尤其是在利用便携式EEG设备进行实时监测方面。尽管研究结果表明EEG数据在某些频率波段中与谵妄诊断相关，但其在预测谵妄方面的性能尚未超过3D-CAM。因此，研究人员建议在未来的临床实践中，结合多种检测方法，以提高谵妄识别的准确性和及时性。同时，研究也强调了扩大样本量和进一步验证EEG变量组合的重要性，以确保其在不同人群和临床环境中的有效性。