术中脑氧饱和度监测对机器人辅助腹腔镜肾盂成形术婴幼儿术后谵妄的预测价值

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目的:探讨术中脑氧饱和度(cerebral oxygen saturation,rSO2)监测对行机器人辅助腹腔镜肾盂成形术的婴幼儿发生术后谵妄(postoperative delirium,POD)的预测价值,并建立预测模型。方法:自2020年12月至2021年10月共收治30例肾积水患儿,年龄1~3岁,ASA分级Ⅰ~Ⅱ级,全部患儿均于全身麻醉下接受机器人辅助腹腔镜肾盂成形术,记录以下指标:(1)一般情况:年龄、性别、BMI、禁食水时间、手术及麻醉时长、芬太尼用量、液体用量、出血量、尿量、拔管时间;(2)记录麻醉诱导前(T0)rSO2基础值、脉搏血氧饱和度(pulse oxygen saturation,Sp O2)、心率(heart rate,HR)、血压和体温(temperature,T),然后分别记录插管后(T1)、气腹5min(T2)、气腹0.5h(T3)、气腹1h(T4)、气腹2h(T5)、气腹结束5min(T6)、拔管后5min(T7)患儿的rSO2及生命体征值如平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)等,记录T1~T6患儿的呼吸参数值,主要包括呼末二氧化碳分压(end-tidal carbon dioxide partial pressure,PETCO2)和气道峰压(peak inspiratory pressure,PIP),并于T1、T4~T6抽动脉血进行血气分析,记录动脉血二氧化碳分压(partial pressure of carbon dioxide in arterial blood,Pa CO2)等相关数值,以患儿T0时的rSO2为基线值,标记rSO2最低值(rSO2min)、rSO2平均值(rSO2mean),计算rSO2较基线降低的最大百分数(maximum percentage drop in rSO2,rSO2%max);(3)评估术后康复情况和7d内患儿恶心呕吐、疼痛等并发症的发生情况,并抽静脉血通过酶联免疫吸附法(enzyme linked immunosorbent assay,ELISA)检测血清白细胞介素-6(interleukin 6,IL-6)、S100β蛋白(S-100beta protein,S-100β)和神经元特异性烯醇化酶(neuron specific enolase,NSE)水平。根据儿童麻醉苏醒期谵妄(pediatric anesthesia emergence delirium,PAED)评分量表在拔管后20min内评估患儿POD发生情况,并将其分为谵妄组(POD组)和非谵妄组(NPOD组)。组间比较有意义的变量进行Logistic回归分析,得出可能会发生POD的危险因素,采用受试者工作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线评估rSO2变化对POD的预测价值。结果:1、一般资料:本研究共纳入30例患儿,POD组15例,NPOD组15例。POD组患儿的一般情况各指标与NPOD组均无统计学差异(P>0.05)。2、两组患儿术中HR、MAP、T、PETCO2、PIP及血气分析各指标在观察期均呈一定波动趋势(P<0.05)。在T4时间点,POD组的Pa CO2明显低于NPOD组(P<0.05)。3、两组患儿术后恶心呕吐、并发症和康复情况各指标均无统计学差异(P>0.05)。术后1d,POD组疼痛评分显著高于NPOD组(P<0.05)。4、血清炎症因子检测发现,各时间点POD组患儿的IL-6、S-100β和NSE与NPOD组均无统计学差异(P>0.05),但NSE在不同时间点呈一定波动趋势(P<0.05)。与术前相比,POD组术后3d NSE水平显著升高(P<0.05)。5、在T0~T7各时间点测量rSO2,统计分析结果为:(1)两组患儿的术中rSO2在不同时间点均呈一定波动趋势(P<0.05);(2)两组之间rSO2差异显著(P<0.05);(3)在T1、T2、T4~T7时间点,POD组的rSO2显著低于NPOD组(P<0.05);(4)与NPOD组比较,POD组的rSO2min和rSO2mean显著降低,rSO2%max显著升高(P<0.05)。6、Logistic回归分析结果显示:rSO2%max是影响POD的独立危险因素。7、ROC曲线分析显示:术中rSO2%max为3.18%时,约登指数最大,敏感度是77.3%,特异性是86.7%,AUC曲线下面积是0.840,表明该项检验的诊断效能较高。结论:rSO2%max是机器人辅助腹腔镜肾盂成形术婴幼儿POD的独立危险因素,术中rSO2%max>3.18%对术后谵妄的发生具有预警意义,且低rSO2%max可降低术后炎症因子水平,减轻脑损伤。利用rSO2%max建立Nomogram预测模型可准确的预测POD发生,为POD预防和诊断提供帮助。
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