腦電圖分級標準在急性大面積缺血性腦卒中患者預后評估中的臨床研究

王曉梅，李 放，孫 利，唐 煜，王 露

目前缺血性腦卒中是嚴重威脅人類生命及健康的常見疾病，具有高發病率、高致殘率、高死亡率等特點，給患者家庭以及社會帶來沉重的負擔。大面積腦梗死是缺血性腦卒中分類中一種非常嚴重的特殊類型，約占缺血性腦卒中的10%左右，易出現惡性腦水腫、意識障礙、顱內壓增高等表現，具有起病急、病情危重、治療困難、預后差等特點。對這類患者的預后判斷顯示出愈來愈重要的意義。國內外已有較多文獻報道，但即使到目前依然沒有確定哪些方法對預后的判斷有很大的價值，僅靠臨床檢查如格拉斯哥昏迷評分[1]、美國國立衛生研究院卒中量表和腦干反應等來判斷他們的預后是不夠的。影像學檢查如頭部CT、MRI等對重癥腦損傷患者的診斷有幫助，但對患者的預后仍難以做出準確評估。目前認為神經電生理的檢測手段可能有望對其預后做出準確判斷，EEG檢查對腦代謝、缺血、缺氧及神經功能異常較為敏感，因此這一電生理技術可以作為監測腦功能的重要手段[2～4]。但即便如此仍有許多問題需要深入研究。在當今影像學高度發展的時代，如何加強EEG的臨床應用是本研究的出發點。

1 資料與方法

1.1 研究對象 自2016年7月-2020年7月首都醫科大學附屬復興醫院神經內科收治的發病5 d內的急性大面積缺血性腦卒中患者68例，均符合2019年中華醫學會神經病學分會腦血管病學組制定的各類腦血管疾病的診斷要點[5]，本組資料根據Aclamas分類法確定為大面積腦梗死，梗死面積大于3 cm2并累及腦解剖部位的2支大血管主干供應區者為大面積腦梗死[6]，經頭部CT和(或)MRI檢查證實，排除了短暫性腦缺血發作，嚴重心、肝、腎等臟器嚴重功能障礙或發病前生活不能自理者以及抗癲癇或鎮靜藥物應用者。

1.2 研究方法 于發病后5 d內進行GCS評分、NIHSS評分，記錄頭部CT和(或)MRI檢查結果，并使用Oxford數字視頻腦電圖儀描記EEG，按照國際10～20系統安放盤狀電極，選擇32導聯系統，雙側耳垂作為參考電極。濾波通道0.5～30 Hz，時間常數0.3 s，走紙速度3 cm/s。每次記錄30 min，采用目測對所有患者的EEG進行評價。并分別使用美國國立衛生研究院卒中量表(NIHSS)評分，格拉斯哥昏迷評定量表(GCS)進行評分，所有患者均隨訪至發病后90 d進行格拉斯哥預后評分(GOS)[7]，包括死亡、持續植物狀態、重度殘疾、中度殘疾和恢復良好5個等級。

1.3 EEG分級判定 本研究采用EEG改良分級標準對所有患者進行分級判斷，我們曾應用不同EEG分級標準對腦損傷患者(包括腦血管病)進行了比較研究，并提出改良的EEG分級標準[8]，將EEG由輕至重分為6級(見表1)。

2 結 果

2.1 患者基線信息分析 本研究共納入68例大面積腦梗死患者，其中男性38例，女性30例，年齡44～86歲，平均(70.1±10.6)歲。影像學資料顯示右側30例，左側34例，雙側4例，其中出血性腦梗死6例。生存組43例，死亡組25例(見表2)。EEG改良分級標準均值(3.98±0.86)，NIHSS評分均值(20.83±6.51)，GCS評分均值(9.70±2.56)，GOS評分均值(2.20±0.92)，EEG分級標準、NIHSS評分、GCS評分及GOS評分在生存及死亡組間的統計學差異略有不同(見表3)，其中EEG分級及GOS評分在兩組間具有統計學意義。

2.2 NIHSS評分、GCS評分、EEG分級標準與GOS評分的相關分析 68例患者的NIHSS評分和GOS評分的相關分析顯示，兩者呈正相關(P<0.01)，相關系數為r=0.561，說明NIHSS評分越高，預后越差，NIHSS評分與患者的病情嚴重程度和腦損傷程度顯著相關。患者GCS評分與GOS評分的相關分析顯示，兩者亦呈負相關(P<0.05)，相關系數為r=-0.406，說明GCS評分越低，患者的神經功能預后愈差。患者EEG分級標準與GOS評分亦呈正相關(P<0.01)，相關系數為r=0.665，提示患者EEG分級越高，相應地預后越差。EEG分級標準與預后相關性優于前兩者。

2.3 EEG分級標準、NIHSS評分及GCS評分的Logistic回歸分析 多因素分析顯示，EEG分級標準及NIHSS評分、GCS評分均與預后相關，上述變量進入Logistic回歸分析，結果見表4。數據顯示，EEG改良分級標準的轉歸良好及不良預測準確率高于NIHSS評分及GCS評分，GCS評分轉歸良好及不良預測準確率最低。綜合預測準確率EEG改良分級標準最高達到89.7%，NIHSS評分次之，而GCS評分綜合預測準確率低于前兩者。

表1 EEG改良分級標準

表2 大面積腦梗死患者EEG改良分級標準與預后的關系

表3 生存及死亡組EEG分級、NIHSS評分、GCS評分、GOS評分比較

表4 大面積腦梗死患者的Logistic回歸分析

3 討 論

Astrup等人[9]研究顯示，EEG的異常發生在細胞膜功能障礙和組織ATP水平降低之前，EEG的波幅和頻率進行性變化與腦缺血嚴重程度相關，當腦血流量(cerebral blood flow，CBF)下降到25～30 ml/(100 g·min)時，EEG頻率、波幅發生變化；CBF下降到17 ml/(100 g·min)時突觸活動減少；CBF下降到10～12 ml/(100 g·min)時細胞的能量代謝衰竭、細胞膜的完整性消失(細胞死亡)。應用EEG監測技術可在臨床檢查提示神經功能恢復或惡化之前發現腦功能變化，進行頸內動脈內膜剝脫術(carotid endarterectomy，CEA)夾閉頸內動脈時，如果發生顯著的局灶性腦缺血，及時撤除鉗夾，在數分鐘內EEG異常可以消除。術中EEG改變對預測CEA術后圍手術期腦卒中具有較高的特異性，腦電圖改變不可逆的患者圍手術期卒中的風險很高[10]。

Jordan于1998年提出急性腦梗死的EEG新模式(regional attenuation without delta，RAWOD)[11，12]，對急診中心收治的45例急性局造性腦缺血(acute focal cerebral ischemia，AFCI)患者進行了EEG監測，發現16例雖無δ波，但顯示廣泛性的所有頻率波弱化，這種圖形被描述為無δ波的區域性減弱(RAWOD)。這一模式與頸內動脈內膜剝脫術中夾閉血管產生腦缺血至梗死水平，即腦血流量降到12 ml/(100 g·min)以下的EEG發現一致，其特點是：(1)神經功能缺失嚴重，美國國立健康研究院卒中評分(NIH stroke scale)平均31分；(2)同側XeCTCBF降低到梗死水平，平均rCBF為8.6 ml/100 g/min；(3)同側皮質誘發電位缺如；(4)同側頸內動脈和大腦中動脈Doppler超聲顯示血流速度顯著異常；(5)預后很差，死亡率67%；(6)55%的患者最初的CT未顯示新病灶，后48 h內復查CT顯示大面積的梗死和嚴重腦水腫。RAWOD模式意味著腦血流量的嚴重不足，大面積腦梗死不可逆轉，并標志著嚴重腦水腫。進一步研究認為，RAWOD能比CT和(或)MRI更早地發現大面積AIS患者，且RAWOD患者不太可能從溶栓治療中獲益，但可能是腦水腫早期監測和干預的適合人群。2007年國內楊慶林等人[13]對早期大面積腦梗死的腦電RAWOD模式進行研究，結果顯示 47例患者腦電圖 RAWOD 模式的出現率為68.1%；發病24 h內的 RAWOD 模式出現率為76.9%，而CT陽性率為28.6%；腦梗死面積越大RAWOD模式出現率越高。RAWOD模式組GCS高于非RAWOD 模式組，NIHSS 評分低于非 RAWOD模式組，差異有統計學意義(P<0.05)。RAWOD 模式組腦疝發生率和病死率高于非 RAWOD 模式組(P<0.05)。因此認為腦電圖顯示的RAWOD 模式是大面積腦梗死的特殊表現形式，發病早期具有診斷價值，特別在未得到影像學證實時尤為重要，并可作為預后預測的可靠指標。本組資料中RAWOD 模式的出現率為25%(17/68)，RAWOD 模式組的死亡率可達52.9%(9/17)，圖1、圖2為2例大面積腦梗死患者腦電圖描記圖形，均表現為RAWOD模式，EEG分級顯示為4b級，最終預后為死亡或植物狀態。說明患者腦電圖一旦出現RAWOD模式，多提示腦梗死面積大，伴有明顯腦水腫，發生腦疝及死亡風險較高，預后很差，上述結論與以往學者研究結果基本相符。

我們根據以往的研究結果和腦血管病的特點，以Synek標準(1988年)為基礎進行改進，提出針對腦血管病的EEG改良分級標準，以期為危重腦血管疾病的病情監測、指導醫療、預測預后提供幫助。此標準將EEG由正常到異常的嚴重程度分為6級，分級越高，腦功能損傷越嚴重。由于腦血管病患者的EEG多表現為θ波或δ波活動增加，并隨病情輕重而變化，病情輕者以局灶性慢波增多為主(定為Ⅱ級)，而重者以彌漫性慢波增多為主(定為Ⅳ級)，并加入急性腦梗死的EEG新模式RAWOD(定為Ⅳ級)。我們還觀察到在大面積腦梗死患者的患側半球各種頻率波減弱，對側出現慢波，將此EEG表現定義為區域性波幅減低伴對側慢波增多(regional attenuation with counterside slowing，RAWCS)(見圖3)。在腦血管病較少見到的一些特殊模式(如爆發-抑制模式、α昏迷、θ昏迷等)，若一旦出現，則說明病情危重，預后不良，故將其歸入Ⅴ級(見圖4)。本研究顯示，EEG分級標準與GOS評分相關系數為0.665，高于NIHSS及GCS評分，說明EEG分級標準與90 d后的預后情況相關性更好，對預后的預測價值優于NIHSS評分及GCS評分。本研究中Logistic回歸分析亦顯示，EEG改良分級標準的轉歸良好、不良預測準確率及綜合預測準確率均優于NIHSS評分及GCS評分。NIHSS/GCS等量表是根據患者的神經系統癥狀體征綜合獲得的，其優勢是在腦血管病患者入院時，甚至在急診室患者床旁就可較容易地進行采集，臨床醫生可在短時間內快速地進行上述量表的評估。而EEG的優勢是能直接反映腦損傷后電活動及腦細胞壞死的程度，能更為客觀地反映腦梗死后病理生理變化過程[14]。近期的研究顯示，將腦電圖數據和臨床資料相結合可提高急性卒中/TIA和急性大動脈閉塞卒中的診斷，快速腦電圖檢查在急診科是可行的，值得院前評估[15]。另一項研究認為用于預測生存的最有用的EEG生物標志物是振幅、背景EEG活動的主要頻率和對外部刺激的反應性[16]。綜上所述，EEG能更好地反映腦損傷后神經功能的預后。因此，EEG對急性大面積腦梗死患者的神經功能預后具有較好的預測價值，值得我們對其進行更深入的研究。當然我們的改良標準仍存在一定局限性，由于EEG主要反映大腦皮質的異常，對大腦深部損害(腦干、基底節)異常變化表現不顯著，今后仍需深入開展這方面的工作，不斷擴大樣本量進一步觀察，以期為臨床應用提供更好的依據。

圖1 患者，女，72歲，大面積腦梗死(右額顳頂)，EEG記錄為RAWOD模式，腦電圖分級為4b級，1 d后死亡

圖2 患者，男，75歲，大面積腦梗死(右額顳頂)，第一次EEG記錄為RAWOD模式，腦電圖分級為4b級，存活，出院時呈植物狀態

圖3 患者，男，59歲，大面積腦梗死(右額顳頂)，T3-A1導聯受呼吸干擾基線波動，EEG記錄為RAWCS模式，腦電圖分級為4b級，描記后12 h死亡

圖4 患者，男，55歲，大面積腦梗死(右顳頂)，EEG記錄為α昏迷模式，腦電圖分級為5級，描記后3 h死亡