脑电监测在全身麻醉/镇静患者临床应用的专家共识
脑电监测在全身麻醉/镇静患者中的应用价值和应用规范是临床关注的重要问题。本文基于现有的循证医学证据，针对脑电监测对于术中知晓、术后谵妄和术后认知功能障碍等围手术期并发症的证据进行了分析和共识，对脑电监监测在特殊患者群体和特定临床场景的应用给予了推荐意见，并描述了其干扰因素和局限性，对其应用前景做了展望，以期为脑电监测的应用提供指导和参考。
【关键词】脑电监测；麻醉；全身；镇静
基金项目：国家自然科学基金重大项目(82293644)；国家自然科学基金重点项目(82030038)；国家自然科学基金创新群体项目(82221001)；国家自然科学基金面上项(82371476)
DOI：10.3760/cma.j.cn321761-20240920-01202
基于脑电信号的分析技术已广泛用于围手术期麻醉深度监测。随着此技术应用的逐步深入,其对于全身麻醉/镇静患者的应用价值也逐渐体现。如何正确认识脑电监测在全身麻醉/镇静患者中的应用价值和应用规范,对于全身麻醉/镇静患者,特别是脆弱脑功能等特殊患者群体具有重要意义。本专家共识的制订目的在于为麻醉医务人员和相关从业人员的临床行为提供指导,加强全身麻醉/镇静患者的监测和管理,提升围手术期的医疗质量。
本共识工作组成员包括麻醉学专家和相关领域其他学科专家,共识内容和临床问题由德尔菲法和共识会议法确定。2024年1月25日完成初稿,经过讨论,于2024年7月20日定稿。推荐强度和证据等级遵循GRADE标准。在国家实践指南注册与透明化平台完成注册(PREPARE-2023CN938)。
01、脑电监测的临床应用
1.1 全身麻醉/镇静深度监测
全身麻醉患者可能从脑电监测中获益，对于高龄、手术时间长、全凭静脉麻醉、术中循环不稳定、体外循环手术等高危患者，推荐使用脑电监测以加速患者术后的麻醉苏醒(强推荐，高质量证据)。
解释说明：①脑电监测可较好地反映麻醉/镇静深度。②患者术后平稳、快速的苏醒是临床麻醉的基本要求，良好合理的术中管理可以使绝大部分患者在术后短时间内苏醒。当术中发生导致苏醒延迟的高危因素时，积极针对高危因素进行处理，可以最大程度地缩短患者术后的苏醒时间。③目前普遍认为，对于高危患者，脑电监测有助于指导麻醉苏醒过程。④由于现有硬件及软件的局限性，目前临床使用的脑电监测设备并不能完整展示脑电活动，且对于小儿等特殊患者，缺少针对性的算法。另外，许多因素可干扰脑电信号进而影响脑电监测结果的准确性和可靠性。这一技术是否适用于所有患者，还应结合患者自身情况和手术类型等因素综合考虑。
推荐意见2：
监测下镇静患者可能从脑电监测中获益，包括更好地判断麻醉深度、优化用药量和降低术后谵妄的风险(弱推荐，高质量证据)。
解释说明：①全身麻醉患者是最早应用脑电监测的群体，近年来这一技术也被广泛用于监测下镇静患者。在特殊患者群体中，包括老年患者、对术中镇静深度可控性要求较高的患者(如唤醒手术)等，其优势更为明显。②对于监测下镇静患者，脑电监测是否能降低术后谵妄的风险，结论尚不一致。两项针对老年髋部手术患者的研究发现，脑电双频指数(bispectral index，BIS)指导下的不同镇静深度的管理对于术后1d的谵妄可能无影响，但可降低术后5d的谵妄发生率[1-2]。对于更长时间的预后指标(如术后1个月的病死率)，尚无患者从脑电监测中获益的证据[1]。
补充背景：脑电监测最主要的围手术期应用是全身麻醉/镇静深度的监测。目前临床常规术中监测患者脑电活动，指导麻醉实施。从脑电监测使用初期开始，已有许多研究提示脑电监测能减少患者术中麻醉药物消耗量，缩短患者睁眼时间及拔管时间，从而加速患者的术后苏醒[3-6]。与此同时，也有许多研究表明，不同类型的患者与不同类型的全身麻醉药物都会在一定程度上影响BIS，从而限制其临床价值[7-10]。BIS和听觉诱发电位(auditory evoked potential，AEP)等监测都是对局部大脑皮质脑电活动进行的监测，很难完整提示整个大脑乃至脊枢神经系统的活动。且患者自主意识的出现与否也不能等同于其脑电活动的强弱。美国加速康复学会和围手术期质量学会发布的关于脑电监测对围手术期转归作用的共识中提到，脑电监测可以加速患者术后康复[11]。但同时也强调了患者个体差异对BIS等脑电监测结果的影响。临床上，高龄、手术时间长、术中出血、电解质紊乱、低体温等因素都可能导致患者术后苏醒延迟；同时，在苏醒过程中，肌松拮抗药等药物的使用也会影响患者的脑电活动。因此，在使用BIS和AEP等进行脑电监测的同时，必须综合、个体化考虑患者的术中情况，才能更好地判断患者的麻醉深度，使患者获得最大受益。
1.2 脑功能监测
1.2.1术中知晓
推荐意见：
对于老年、血流动力学不稳定、全凭静脉麻醉等患者，推荐使用脑电监测以预防术中知晓(强推荐，高质量证据)。
解释说明：①美国加速康复学会和围手术期质量学会2020年联合发布了《美国加速康复学会和围手术期质量学会关于神经监测对围手术期转归作用的共识：脑电监测》，该共识指出，BIS监测患者术中知晓风险显著降低，进一步亚组分析指出，BIS指导下的麻醉管理可显著降低全凭静脉麻醉患者术中知晓的风险。对血流动力学不稳定的患者，BIS监测也能降低患者术中知晓的风险[11]。②目前学术界普遍认为，脑电监测对于高危患者的术中知晓具有一定预防作用，但这一技术是否适用于其他类型患者，应当结合患者的实际情况考虑其适应证。③中华医学会发布的《术中知晓预防和脑电监测专家共识(2020版)》指出，不建议将脑电监测常规用于所有全身麻醉患者以预防术中知晓，应根据每个患者的特殊情况确定是否需要术中使用脑电监测。另外，麻醉科医师应了解原始脑电指标(如原始波形、频谱图等)，以识别患者当前麻醉状态，决定是否需要适当干预措[11]。
补充背景：临床常用的脑电监测有BIS、AEP、Ai等。研究表明，BIS<60可以有效降低术中知晓发生率，BIS指导下麻醉可降低高危患者术中知晓的风险，加速康复[13-15]。但BIS存在个体差异，其数值的大小与术中知晓的发生没有必然联系。BIS、AEP、Ai等虽能较客观地反映镇静程度，指导麻醉用药使之更加合理化，但很难准确反映大脑和脊髓中枢神经系统的兴奋或抑制程度，这些客观指标目前尚不能被确认是监测麻醉深度的金标准。如何选择监测手段，进而有效地监测全身麻醉深度、杜绝术中知晓，还需深入研究。
1.2.2 术后谵妄
推荐意见：
对于老年等术后谵妄高风险患者，脑电监测指导下的全身麻醉患者术后谵妄发生率明显低于无脑电监测的患者。与浅麻醉相比，深麻醉患者术后谵妄发生率明显较高(弱推荐，中质量证据)。
解释说明：①老年患者和术后谵妄高风险患者的随机对照试验的荟萃分析结果显示，脑电监测指导下的全身麻醉可降低患者术后谵妄发生率及术后早期(7d内)、长期(90d~1年)认知功能障碍发生率[16]，同时，维持在浅麻醉更有利于维护认知功能。②ENGAGE(脑电指导的麻醉与心脏手术老年患者术后谵妄的研究)研究表明，脑电监测对术后1~5d谵妄发生率的影响差异无统计学意义，但脑电监测组患者吸入麻醉药物的浓度更低[17]。③有关脑电监测与术后认知功能障碍的研究存在时间节点不一、评估方法不一、指标设置不一等局限性，尚需进一步大规模研究验证[17-18]。
补充背景：围手术期脑功能异常中关注度较高的是术后谵妄和认知功能障碍。老年患者是术后谵妄和认知功能障碍的高发人群，目前这方面研究主要集中在>60岁的老年患者。脑电监测有助于维持合适的麻醉深度、避免麻醉过深和麻醉药物用量过大，结合合理的血流动力学管理和脑氧合优化措施，有助于脑功能的保护[19]。
1.3 危重或特殊患者的应用
1.3.1麻醉后监测治疗室(post-anesthesia careunit，PACU)/重症监护治疗病房(intensive care unit， ICU)内患者的应用
推荐意见1：
PACU或ICU中的老年、血流动力学不稳定、可能苏醒延迟的患者，有条件情况下使用脑电监测可能使患者获益(弱推荐，中质量证据)。
解释说明：①目前，有一致的证据表明脑电监测能减少麻醉药物用量、加速早期康复[5.15.20]。但减少麻醉药物用量是否会降低患者远期病死率仍有待进一步研究。②对于血流动力学不稳定的患者，脑电监测可提供麻醉镇静水平及适当干预措施的额外信息。③特定的脑电模式可能与PACU内谵妄相关，可据此制定预测PACU内谵妄的策略并实施早期干预与治疗叫。④2021版麻醉后监测治疗专家共识与2023版重症患者管理专家共识中未建议将脑电监测常规用于所有PACU或ICU患者，本共识推荐根据每例患者的具体病情来确定是否需要使用脑电监测。⑤脑电监测所产生的额外医疗成本是推广应用时需考虑的问题。
补充背景：目前脑电监测尚未成为PACU、ICU中广泛应用的脑功能监测手段。尽管脑电监测具有无创、动态、高时间分辨率等优势，但在PACU、ICU日常临床实践中是否需要推广应用仍存在一些需要解决的问题：首先，缺乏统一的收费项目和方案；其次，对于脑电监测在PACU、ICU应用是否有益于患者预后及脑电特征性改变的临床意义仍不确定；最后，脑电监测尤其是需要连续脑电监测的患者医疗成本增加，加重患者及国家医疗负担，更应衡量利弊。
推荐意见2：
对于颅脑损伤、心搏骤停复苏、非惊厥性癫痫发作/癫痫持续状态、持续镇静的ICU患者，推荐使用脑电监测(强推荐，高质量证据)。
解释说明：①对于脑损伤患者使用脑电监测进行镇静水平评估的优点是可实时评估患者镇静水平且无须使用外部刺激改变患者镇静状态，其意义更多在于防止镇静过度及观察脑电动态变化并发现其背后隐藏的信息[22]。②近年研究发现，脑电监测可以指导难治性癫痫持续状态的镇静治疗或预测昏迷患者的预后，这似乎是脑电监测的新意义，但这些研究结果在指导临床决策前尚需进一步证实[23-25]。③脑电监测可能有助于监测继发性损伤、协助重症监护管理(如缺血、皮质扩散去极化)、评估意识情况及预测神经功能预后[26]。④对于心搏骤停的患者，脑电监测可动态评估患者神经功能状态[27]。⑤研究表明，连续脑电监测有助于提高持续机械通气患者的住院生存率[28]。⑥由于多种生理和病理因素(如睡眠、体温、低血糖、脑损伤等)均可影响脑电监测结果，脑电监测在ICU患者镇静深度监测中的作用尚需进一步证实[29-30]。但这并不意味着完全否认定量脑电监测在脑功能监测方面的优势。
补充背景：镇静是颅脑损伤患者治疗的重要组成部分，颅脑损伤患者适宜维持于较浅的镇静深度，这一点已达成共识[22]，然而如何评价此类患者的镇静程度仍存在争议。目前临床上评价颅脑损伤患者镇静程度的手段有客观监测和主观镇静评分。客观监测主要是脑电监测。关于颅脑受损患者主观镇静评分和脑电相关性的研究目前尚少，且已有的研究结果并不一致[31-33]。目前尚无关于不同程度颅脑损伤患者脑电会产生何种改变的研究，但有研究证实BIS能更好地反映重度颅脑损伤患者的镇静程度[34]；颅脑损伤患者应用镇静药物是否剂量依赖性地引起脑电监测指标变化，相关研究也尚少，有研究证实，联合应用传统的镇静评分和BIS能减少此类患者镇静药物的应用，BIS可以指导调整镇静药物剂量[35-36]。
1.3.2 衰弱患者
推荐意见：
对于衰弱患者，围手术期推荐使用脑电监测预防术后谵妄等(弱推荐，高质量证据)。
解释说明：①衰弱指因生理储备下降而出现抗应激能力减退的非特异性状态，涉及多系统的生理学变化，包括神经肌肉、代谢及免疫等系统的改变，与死亡、失能、谵妄及跌倒等负性事件的风险增加相关。术前筛查为衰弱的患者，术后发生谵妄的风险会显著增加[37]。②衰弱患者对全身麻醉药物和镇静剂的敏感性增加，因此，衰弱患者术中易发生脑电爆发抑制。目前国内相关指南及专家意见明确指出，针对衰弱患者，通过脑电监测可以预防麻醉过深及脑电爆发抑制，从而降低术后谵妄的发生率[38-39]。
补充背景：衰弱是一种复杂的临床综合征，其危险因素包括年龄、营养状态、共病、药物、心理健康状况及疼痛等[40]。衰弱与手术患者的不良结局密切相关，包括术后并发症发生率增加、住院时间延长等[41]。有研究表明，行择期手术的衰弱患者术后发生谵妄的风险是非衰弱患者的2.14倍[42]，且衰弱患者的认知功能障碍发生率高、住院时间长[43]。针对危险因素采取积极的防治措施，是改善衰弱患者术后不良结局的关键。
1.3.3脆弱脑功能患者
推荐意见：
对于脆弱脑功能患者，推荐使用脑电监测预防术后神经系统并发症等(强推荐，低质量证据)。
解释说明：脆弱脑功能是指术前合并脑卒中病史、短暂性脑缺血发作史、影像学明确的脑梗死灶(包括腔隙性脑梗死)、中重度颅脑血管狭窄、阿尔茨海默病、帕金森病等疾病的脑功能状态。术前存在脆弱脑功能的患者，麻醉期间更易出现基于脑电监测的Ai过低[38]。有研究显示，术前认知异常的患者术后发生谵妄的比例明显增加[39]。脆弱脑功能患者经历全身麻醉手术后，神经系统并发症发生率显著升高，需引起麻醉科医师的高度重视。
补充背景：术前合并脆弱脑功能的患者中，神经系统并发症的发生率高，显著影响术后转归及远期生活质量。在条件许可的情况下，基于脑电的麻醉镇静深度监测应成为脆弱脑功能患者麻醉期间的标准监测。全身麻醉状态下，有效阻断外界伤害性刺激对脆弱脑功能患者中枢神经系统的激惹是减少伤害性大脑应激状态的关键。脑电监测是减少术后神经系统并发症的重要一环。通过对大脑应激状态调控，同时也可以对基于神经系统的快速反应应激系统和基于丘脑-垂体-肾上腺素轴-慢反应神经内分泌系统进行调控，对于确保脆弱脑功能患者术后内环境的维护及快速术后康复至关重要。目前的临床研究显示，基于脑电的镇痛相关指标(疼痛伤害敏感指数、镇痛伤害性刺激指数等)，可能在精准调控术中个体化镇痛方面发挥重要作用[44-45]。
1.3.4婴幼儿及儿童
推荐意见：
对于<1岁的患儿，目前脑电监测指标体系不适用，对其余患儿应谨慎解读(强推荐，高质量证据)。
解释说明：①将基于成年人的研究指标用于未发育成熟的大脑存在局限性，理论上，大脑约12岁才达到较完善的成熟度，电活动也趋于稳定[46]。②在小儿麻醉中，还需结合边缘频谱频率(spectral edge frequency，SEF)、密度谱阵列(density spectral array，DSA)及原始脑电图等脑电参数综合判断麻醉深度。以丙泊酚为例，其用量与β波、δ波的相对百分比在>1岁的患儿中呈剂量依赖相关性[47]。<1岁的患儿手术期间平均总功率增加最多，5岁~8岁达到峰值[48-49]。③不同的脑电监测指标适合的年龄界限也有所不同。BIS监测不推荐用于<1岁的患儿，1岁~5岁的患儿监测BIS应谨慎解读其价值；<l岁的患儿也不推荐Sedline、Narcotrend指数监测；E-entrophy和脑状态指数监测不推荐用于<2岁的患儿。DSA监测不推荐用于<6个月的患儿，因神经系统发育过程中的突触发生和髓鞘形成，DSA的总功率会降低，从而影响其对婴儿镇静深度的代表性[50]。
补充背景：脑电监测在小儿麻醉中的应用日益增加，对于七氟醚和丙泊酚麻醉下的患儿，脑电监测的研究也越来越多。脑电监测指导下的麻醉有助于更有效地确定不同年龄段患儿的麻醉药物需求，可减少全身麻醉患儿的七氟醚需求，可能降低爆发抑制发生率，而不会改变苏醒特征[51]。但脑电监测指导下麻醉是否可减少患儿术后谵妄等并发症尚缺乏可靠证据[52]。婴儿和年龄较大的患儿之间脑电的成熟差异可能影响BIS算法。BIS算法中使用的子变量在儿童、婴儿或新生儿中未被证实。因此，对不同年龄范围的原始脑电进行更大规模的数据收集并与麻醉相关事件进行关联是未来研究的方向之一，以确定是否需要对BIS、熵等脑电参数进行与年龄或小儿发育成熟度相关的校准[7.53-56]。此外，要关注不同年龄段发育期大脑的相关脑电特点。目前多数研究针对的年龄节点包括1个月、2个月、6个月、1岁、2岁、5岁和12岁。
1.3.5精神病患者
推荐意见：
病程长和(或)长期服用抗精神病药物的患者容易有脑电的异常，推荐术中使用脑电监测进行麻醉深度评估，以维持适当的麻醉深度(强推荐，低质量证据)。
解释说明：①一方面，许多精神类药物通过影响肝药酶进而减慢麻醉药物体内降解速度，因此长期服用抗精神病药物的患者容易出现麻醉过深，脑电监测可精准调控麻醉深度。另一方面，精神病患者术后谵妄、精神错乱发生率较高，脑电监测有助于避免过量用药加重患者术后精神症状[57-58]。②在功能性精神病患者中可以观察到其脑电有区别于正常患者的改变。精神病患者脑电图δ波振荡增强及抗精神病药物引起的脑电图慢波振荡是很多研究中观察到低BIS的原因，麻醉医师在评估这类患者的麻醉深度时须加以考虑。③精神病或抑郁症患者基线BIS较低，麻醉后BIS下降较快，缺乏预测有意识和无意识之间过渡的指数的特定值[59]。精神病患者和双相情感障碍患者的BIS明显低于抑郁症患者[60]。
补充背景：对于精神疾病患者的麻醉，麻醉医师面临的主要问题是如何与患者沟通、如何处理抗精神病药物对机体及其他药物(尤其是麻醉药物)的影响。研究表明，接受慢性抗精神病药物治疗的精神分裂症患者术后病死率增加[61]。精神疾病的治疗药物主要包括抗精神分裂症药物、抗抑郁药物、抗躁狂药物和抗焦虑药物等。精神分裂症的治疗药物包括典型抗精神病药物及非典型抗精神病药物，两者都是通过拮抗中枢的多巴胺受体发挥作用。大多数抗精神疾病药物具有镇静、安定作用及不同程度的肾上腺素能α受体与胆碱能M受体阻断作用，与吸入麻醉药物合用时不仅可增加麻醉效能使最低有效肺泡浓度(minimal alveolar concentra- tion，MAC)下降，还可能加重其对呼吸、循环的抑制作用[57-58.62]。抗抑郁物可增加吸入麻醉药物的麻醉效能，使MAC下降、苏醒延迟，同时呼吸循环抑制作用相应增加。抗躁狂药物主要为碳酸锂，可引起肌无力、房室传导阻滞、低血压及肌松药作用时间延长。在相同麻醉剂量下，智障儿童在清醒状态、术中稳定麻醉期间和在恢复意识期间观察到的BIS明显低于正常儿童，两者差异范围为9~25。但在整个麻醉管理期间，BIS同样可以很好地区分有意识和无意识状态，有良好的一致性[63]。因为BIS是对整体神经功能的监测，而不是针对异常脑连接的监测。因此，智障患者全身麻醉期间的BIS与正常患者遵循相同的趋势，BIS监测可以有效用于智障患者[64]。
1.4 脑电监测在特殊临床场景的应用
1.4.1心脏手术
推荐意见：
心脏手术术后脑缺血损伤和认知功能障碍发生率高，此类患者可能从脑电监测获益(强推荐，高质量证据)。
解释说明：①心脏手术中，麻醉深度监测在个体化麻醉药物用量、提示术中脑缺血/缺氧、促进术后早期苏醒、降低术中知晓与术后神经认知障碍发生率等方面具有重要临床意义[65]。大量研究结果提示，低BIS累计持续时间及低血压累计持续时间与心脏术后病死率存在相关性[66-67]。②在心脏手术期间，由于心排血量下降、血栓栓塞、血管痉挛等风险因素的存在，脑血流减少和脑缺血事件更易发生，脑电监测有助于发现脑缺血损伤。脑电的显著变化活动增加、持续抑制、爆发抑制、Ai如BIS的异常降低]可作为脑缺血损伤的警示信号，特别是联合脑氧监测等手段，在预测心脏手术患者神经系统功能预后等方面具有优势[68]。③与其他手术类型比较，心脏手患者术后认知功能障碍的发生率较高[69]。脑电监测在预防心脏手术患者术后认知功能障碍方面有潜在价值[70]。体外循环期间爆发抑制率、术中前额叶α波功率等有助于预测术后谵妄的发生[71-72]。因此，对脑电监测的研究不应只停留在麻醉深度数值上，对原始脑电信号及反映大脑两侧功率、提高脑电可预见性参数的分析也应该得到重视。
补充背景：①一项单中心回顾性观察性研究发现，术中累计BIS<25和平均动脉压(mean arterial pressure，MAP]<60 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa]持续时间较长与心胸外科手术后3d内卒中事件的发生相关[73]。另一项对8239例心脏手术患者的回顾性研究也发现，低BIS组(此项研究中定义低BIS为 BIS<43）术后24h内新发永久性局灶性神经功能障碍的风险较高[67]。②一项包含1140例老年心脏手术患者的随机对照试验表明，术中脑电监测可降低所需吸入麻醉药物用量，减少爆发抑制，但并未减少术后谵妄的发生[74]。
1.4.2脑部手术
推荐意见：
对于脑血管介入手术患者，脑电监测与其他指标联合有助于识别术中脑缺血和低灌注，减少术后脑血管事件。若条件允许，对清醒开颅术和脑深部电刺激(deep brain stimulation，DBS）手术患者实施脑电监测可维持合适的麻醉/镇静深度，并有助于获得准确的神经电生理或微电极记录信号(强推荐，中质量证据）。
解释说明：①不同的麻醉深度可能影响清醒开颅术患者运动诱发电位监测的准确性，麻醉过深者运动诱发电位的可靠性降低，因此对清醒开颅患者应用脑电监测维持合适的麻醉深度是有益的[75-76]。②DBS手术中电极放置位置十分重要，在电极放置过程中使用微电极记录(microelectrode re- cording，MER]来准确识别目标解剖位置。几乎所有的麻醉药物对MER均有不同程度的抑制作用，这种影响因药物类型、疾病分类、记录的核团而异。在局部麻醉复合适度镇静的麻醉方式下，选择合适的麻醉药物及其剂量尤为重要[77]。③对于局部麻醉复合适度镇静的DBS手术，维持BIS在70~85较为安全[78-79]。④脑部手术患者行脑电监测可能受限于手术部位。
补充背景：①一项荟萃分析表明，颈动脉内膜剥脱术中脑电改变的患者术后30d内卒中风险增加6倍，若发生不可逆的脑电改变则围手术期卒中风险增加70倍[80]。②DBS手术是治疗难治性帕金森病等功能性神经疾病的有效方法。DBS手术第一阶段为脑深部微电极的准确定位和植入，多采用清醒镇静；第二阶段埋置脉冲发生器，常规选择全身麻醉。帕金森病多为老年患者，长期口服抗帕金森病药物常合并精神症状、心肺并发症，麻醉药物耐受性偏低，需精准调控麻醉深度。脑电监测能准确反映DBS手术中的麻醉深度，且不影响术中电极植入[78]。
1.4.3 舒适化诊疗
推荐意见：
在有条件的情况下，需精准调控镇静深度的舒适化诊疗患者可从脑电监测中获益(弱推荐，中质量证据）。
解释说明：舒适化诊疗目前并未常规应用脑电监测。但现有证据表明，脑电监测对内镜下诊疗等舒适化诊疗场景的患者同样有益，有助于维持有效、安全的镇静深度[81-83]。对镇静深度调控要求较高的群体(如老年患者），舒适化诊疗中应用脑电监测可提升安全性。但目前证据不推荐脑电监测在舒适化诊疗场常规应用[84]。
补充背景：①患者状态指数(patient state in- dex，PSI）和熵相关的脑电监测指标能较好地反映右美托咪定深度镇静水平[83]。②一项单中心回顾性研究表明，行纤支镜检查患者的改良警觉/镇静评分(modified Observer's Assessment of Alertness/Seda- tion Scale，mOAA/S评分)3~4分对应的BIS中位值为82[82]。③一项对无痛胃镜检查或纤支镜检查患者的研究表明，脑电监测指标可较好地预测患者意识状态的转换[81]。④一项纳入16项临床研究的荟萃分析对比了麻醉深度监测对程序化镇静、镇痛的影响，结果表明，这方面的证据质量普遍不高。此外，麻醉深度监测可较好地反映镇静深度，脑电监测可能使不宜镇静过深的患者受益。但无需常规为此类场所配置麻醉深度监测设备或对不熟悉此技术的人员开展培训[84]。
02、脑电监测围手术期临床应用的影响因素
推荐意见1：
麻醉深度的判断，除通过脑电监测数值外，还应结合外科手术事件、药物使用情况、患者病理生理状况、基于脑电波形的相关参数及各项生命体征等综合判断(强推荐，高质量证据）。
解释说明：①药物及药物之间的相互作用会导致脑电的变化。不同麻醉药物引发的脑电活动各有不同。②手术对脑电的影响包括：当手术伤害性刺激或发生镇痛不足时，脑电会出现β和δ唤醒、α脱落[85]；开腹手术的δ振幅增加比乳房切除术更明显；腹腔冲洗时和开腹手术期间均可观察到额叶δ波功率明显增加；脑部手术可能会直接改变脑电图波形，引发异常电活动(如尖波、慢波等）[86]；心脏手术(如冠状动脉旁路移植术、神经外科介入手术），可能导致血流动力学波动及大脑供血不足，从而在脑电上出现高频电活动消失、脑电功率丧失，最终导致脑电静默，或出现广泛的慢波活动。③不同算法得出的麻醉深度指数可能各有局限。一项对比5个最常用的麻醉深度监测指标(BIS、Entropy-SE、Narcotrend、qCON、Sedline）的研究表明，在相同的脑电数据下，2/3的指标给出的麻醉深度建议并不一致[87]。
补充背景：脑电信号对电干扰和伪迹非常敏感。伪迹包括物理伪迹和生理伪迹。手术过程中的物理伪迹主要是设备相关干扰(如50Hz工频干扰、电极接触不良或监测设备部件障碍等）引起的伪迹。在监护室或手术室进行脑电监测应尽可能远离电线、减少电线摆动；同时调整电极位置，使电极与头皮充分接触，必要时及时更换。维持良好的设备状态、遵守脑电记录操作规范可以在很大程度上避免这类伪迹的产生。生理伪迹是指受试者本身的一些生理活动引发的干扰，常见的有肌电伪迹、眼电伪迹和心电伪迹。肌电伪迹通常由受试者头部、舌头或肢体等部位肌肉收缩而产生的干扰信号；眼电伪迹是由眼球转动或眨眼产生的电活动，这些眼部运动会改变头皮的电场分布；心电伪迹是由心脏跳动产生的干扰信号，传递到头皮表面后被脑电电极所记录。消除患者紧张心理，使患者全身放松(尤其是颈部、下颌），轻轻闭眼、张口、不吞咽、不咬牙，或者尽可能少地改变患者体位可以减少生理伪迹的干扰。不同类型的手术可能会以多种方式影响脑电。当手术伤害性刺激或发生镇痛不足时，脑电会出现3种变化：β和δ唤醒、α脱落，可以通过使用阿片类药物或区域麻醉技术来挽救[85]。有研究发现，开腹手术的δ振幅增加比乳房切除术更明显，腹腔冲洗时和剖腹手术期间均可观察到δ波功率在额叶增加最为明显[85]。脑部手术(如肿瘤切除、癫痫病灶切除或减颅压手术等）可能会直接改变脑电图波形。脊髓手术虽不直接影响脑电图，但可能间接影响脑功能，特别是在手术引起感觉或运动功能改变的情况下。心脏手术(如冠状动脉旁路移植术、神经介入手术）可能导致血流动力学波动、大脑供血不足，从而在脑电上出现高频电活动消失、脑电功率丧失，最终导致脑电静默，或出现广泛的慢波活动[88]。
推荐意见2：
脑电监测与麻醉药物有直接关系，能客观反映其对脑电活动的影响，与丙泊酚、依托咪酯、硫贲妥钠、咪唑达伦和大多数吸入麻醉药物均有较好相关性。对艾司氯胺酮、氯胺酮、瑞马唑仑和氧化亚氮等药物，反映其镇静深度的指数体系仍需进一步研究(强推荐，高质量证据）。
脑电监测与麻醉药物有直接关系，能客观反映其对脑电活动的影响，与丙泊酚、依托咪酯、硫贲妥钠、咪唑达伦和大多数吸入麻醉药物均有较好相关性。对艾司氯胺酮、氯胺酮、瑞马唑仑和氧化亚氮等药物，反映其镇静深度的指数体系仍需进一步研究(强推荐，高质量证据）。
解释说明：①不同的麻醉药物会以不同的方式影响脑电活动，脑电监测可观察到这些变化。γ氨基丁酸(yaminobutyric acid，GABA)受体激动剂丙泊酚的特征性脑电波形是α振荡和δ振荡，恢复期转变为β和γ振荡叫[3-4]；同样是GABAA受体激动剂的吸入麻醉药物同时还可与N-甲基-D-天冬氨酸(N-methyl-D-aspartate，NMDA）受体结合及封闭双孔钾通道、环核苷酸控通道产生效应，其特征性脑电与丙泊酚相似，但吸入麻醉药物在α波和δ波之间会出现θ振荡[5-7]；高选择性α2肾上腺素能受体激动剂右美托咪定的特征脑电是，随着给药速度的增加，由9~15Hz的高α和低β纺锤波过渡到慢δ振荡；与NMDA受体结合发挥作用的氯胺酮其特征脑电表现为高β和低γ之间的快速振荡。②脑电监测数值(如BIS)可能无法客观反映氧化亚氮和氯胺酮用药下的麻醉/镇静深度[89-90]。③瑞马唑仑使患者意识消失时的麻醉深度指数可能偏高[91-92]。
补充背景：丙泊酚属于GABA受体激动剂，并对兴奋性NMDA受体产生轻度抑制作用。丙泊酚麻醉状态的特征性脑电波形是α振荡和δ振荡，恢复期转变为β和y振荡[93-94]。吸入麻醉药物也是GAB- AA受体激动剂，同时还可与NMDA受体结合及封闭双孔钾通道、环核苷酸门控通道产生效应。常用的吸入麻醉药物有七氟醚、异氟醚和地氟醚，它们的特征性脑电与丙泊酚相似，但又不完全一致，虽然都随着药物剂量的增加，脑电波频率由快变慢，最后产生爆发抑制，但吸入麻醉药物在α波和δ波之间会出现0振荡[85.95-96]。右美托咪定的脑电表现与Ⅱ、Ⅲ期非快速动眼睡眠非常相似。吸入N2O的脑电表现为β和y振荡增加[97]；有的医疗中心将高浓度N2O和高流量氧气一起使用，作为其他麻醉剂的过渡来加速患者苏醒，当脑电表现出高振幅慢δ振荡，意味着麻醉剂向高流量N2O过渡[95]。吸入70%氧化亚氮时，可能指令性反应已消失但BIS却无变化[89]。氯胺酮主要通过与NMDA受体结合发挥作用，特征脑电表现为高β和低γ之间的快速振荡。在丙泊酚复合瑞芬太尼麻醉期间，追加氯胺酮可能表现为BIS显著上升或不上升[90]，此时BIS无法客观反映镇静或麻醉深度。使用瑞马唑仑的患者，同样是镇静良好的状态下，部分患者术中表现为平均 BIS值>60和(或)平均PSI值>50，此时偏高的脑电监测数值并不能真实反映瑞马唑仑的麻醉/镇静深度。瑞马唑仑镇静期间，脑电图除α振荡外，还有β波的增加，可能是导致瑞马唑仑高BIS的原因[91-92]。阿片类药物通常会引发脑电活动的降低、δ波增加[93]。肌松药本身不直接影响脑电，因为它们不改变大脑皮质的活动，但其会通过肌电对基于脑电的麻醉监测的准确性产生影响[98-99]。
3.1 脑电监测应用于全身麻醉/镇静患者的基本原理
脑电图代表突触后皮质神经元电位的总和[100]，而麻醉和其他抑制高级皮质功能的过程会降低神经元的整体放电，减慢频率并增加其同步性。随着麻醉深度增加，脑电呈现慢波特征(频率逐渐减慢，同时波幅增大），再至爆发抑制，最终呈等电位线。临床用于全身麻醉/镇静的脑电监测技术为通过算法将原始脑电转换为麻醉深度指数。过程为收集健康患者随着麻醉水平加深所出现的脑电信号和相应的行为反应，形成数据库供参考；确定相关的临床终点(如意识丧失、对刺激水平失去反应、恢复清醒等），对该数据库进行分析，提取最有前景的相关参数，通过高度复杂的数学方法对初步麻醉深度指数进行分类；然后在临床试验中对该算法进行测试，对其性能进行仔细检查，重复该过程，直到算法被视为有效为止。其中的脑电信号处理包括对原始脑电信号的检测和记录，以及将前额表面电极接收到的模拟脑电信号进行放大、初级滤波(去除噪声和干扰）、模数转换、滤波获得所需数字信号，提取相关的脑电特征或参数，通过对这些参数的统计分析和分类，确定最终的麻醉深度指数。围手术期脑电监测分析技术包括：
3.1.1时域分析
时域分析即直接从原始脑电中提取信息，包括脑电波形、频率、相位、振幅随时间的变化及异常波出现的时间、方式等。麻醉诱导后，脑电波形通常随着麻醉深度的增加由高频低幅向低频高幅转变，麻醉维持状态下的脑电波形振幅比清醒状态下大5~20倍。通过时域分析也能迅速识别麻醉过深的爆发抑制状态。
3.1.2 频域分析
频域分析是通过傅立叶变换将时域波形分解为一系列不同频率和振幅的独立正弦波。根据频率范围将脑电波形分为δ(1~4Hz）、θ(5~8 Hz）、α(9~12 Hz）、β(13~25 Hz）、γ(26~80Hz）等5种波段。
频域分析是通过傅立叶变换将时域波形分解为一系列不同频率和振幅的独立正弦波。根据频率范围将脑电波形分为δ(1~4Hz）、θ(5~8 Hz）、α(9~12 Hz）、β(13~25 Hz）、γ(26~80Hz）等5种波段。
3.1.3 时频分析
时频分析将时域和频域结合，描述了频率随时间的变化情况。将时间放在X轴，频率放在Y轴，功率通过颜色编码绘制成二维光谱图，又称密度谱阵列。时频分析可清晰地呈现麻醉药物类别、剂量和患者年龄引起的脑电特征差异。
3.1.4 功能连接分析
功能连接分析研究不同脑区脑电信号间的相干性和相位同步关系。相干性用于描述信号在不同频率下的同步关系，相干系数取值0~1，高相干值意味着各频率成分是同步的。相位同步指两个相互耦合的神经振荡活动的相位差固定，不随时间的变化而变化。采用大脑的功能连接分析的方法更有利于明确不同麻醉药物的作用机制。
功能连接分析研究不同脑区脑电信号间的相干性和相位同步关系。相干性用于描述信号在不同频率下的同步关系，相干系数取值0~1，高相干值意味着各频率成分是同步的。相位同步指两个相互耦合的神经振荡活动的相位差固定，不随时间的变化而变化。采用大脑的功能连接分析的方法更有利于明确不同麻醉药物的作用机制。
3.1.5 复杂度
复杂度通过反映大脑活动在时间或空间上的“难度”，来评估脑的复杂性。Lempel-Ziv复杂度是一个常用的时间复杂度指标，由相位随机化的替代数据揭示。空间复杂性涉及形成连通性矩阵和计算连通性模式的复杂性。时空复杂性可以通过多种方式进行估计，包括时间或空间连接、状态切换估计或综合信息。通过评估复杂性，可以监测麻醉深度、脑损伤下的意识状态等。
3.1.6 相位幅值耦合分析
相位幅值耦合分析用于评估麻醉引起的跨区域功能关系的变化。首先，对原始数据中感兴趣频带进行带通滤波；其次，将带通滤波后的信号转换为复数解析信号；最后，从解析信号中提取相位或振幅，评估幅值在相位角上的分布。
相位幅值耦合分析用于评估麻醉引起的跨区域功能关系的变化。首先，对原始数据中感兴趣频带进行带通滤波；其次，将带通滤波后的信号转换为复数解析信号；最后，从解析信号中提取相位或振幅，评估幅值在相位角上的分布。
3.1.7基于人工智能的脑电分析技术
基于人工智能的脑电分析技术能够自主提取数据特征，完成复杂信息的分类任务(如逻辑回归、朴素贝叶斯模型和支持向量机等）。有研究提出了基于额叶脑电的意识评估方法，先从原始脑电中提取置换熵、样本熵、置换Lempel-Ziv复杂性、相对功率等特征，再使用基于遗传算法的支持向量机对意识状态进行分类。研究结果表明，与单一的脑电特征相比，遗传算法-支持向量机(GA-SVM）结合多种脑电特征可以更准确地评估患者意识状态。
3.2脑电监测应用于全身麻醉/镇静患者的主要指标
当前，临床使用的脑电监测指标包括脑电功率谱、爆发抑制率、BIS、反应熵、状态熵、Narcotrend指数、PSI、SNAP指数和Ai等。听觉是全身麻醉诱导过程中最晚消失和最早恢复的感觉，可采用听觉诱发电位来反映麻醉和觉醒状态。
3.2.1 BIS
BIS采用了基于功率频谱分析、双频谱分析和爆发抑制数据的算法，BIS范围为0~100。
BIS采用了基于功率频谱分析、双频谱分析和爆发抑制数据的算法，BIS范围为0~100。
3.2.2 Narcotrend指数
Narcotrend指数采用爆发抑制、时域和频域分析提取相关脑电参数，检测后进一步细分成14个亚阶段：从A(清醒]到F(深麻醉）。
3.2.3 PSI
PSI由4通道脑电采集并通过算法计算而来，范围为0~100，最佳深度在25~50。还可显示两侧密度谱阵列和两侧4通道的原始脑电波形。
PSI由4通道脑电采集并通过算法计算而来，范围为0~100，最佳深度在25~50。还可显示两侧密度谱阵列和两侧4通道的原始脑电波形。
3.2.4熵
熵由频谱分析产生，有2个主要参数：状态熵，反映催眠深度(指数范围为0~100）；反应熵，伤害感受/刺激反应的间接评估(来自额部肌电图，指数范围为0~91）。
3.2.5 AEP
AEP指数依赖于中潜伏期听觉诱发电位(mid-dle latency auditory evoked potential，MLAEP]与脑电信号。监测时通过耳机给予双侧滴答声刺激，从补充背景脑电噪声电信号，并处理成MLAEP；反映丘脑和初级听觉皮质内的神经活动。
3.2.6 Ai
Ai以频率、时域、复杂度等多个指标为基础，采用多变量统计方法对脑电波进行从清醒到最深麻醉程度量化，范围为0到99%(0表示最深程度麻醉）。
目前，临床较常用的脑电监测指标存在局限性：①缺乏公认、说服力强的数据分析手段，既往以线性尺度的方法将镇静深度划分为0~100过于简单，也不符合生物学原理；②易受药物、手术事件、患者病理生理状况及其他电信号等干扰；③目前常用的脑电监测电极多安置在一侧或双侧的前额及耳前颞部，部分手术中应用受限；④目前的监测大多基于额叶脑电。虽然前额叶皮质对于大脑意识的执行功能很重要，但其并不是产生意识的中心。在麻醉和睡眠期间，与意识的关联可能存在更深的结构中(如前扣带皮质和后扣带皮质）[101]。麻醉医师应了解并掌握如何解释和鉴别不同的脑电图特征，结合患者状态及各麻醉药物特点评估患者的镇静/麻醉深度。
04、展望
未来脑电监测在全身麻醉/镇静中的临床应用仍有广阔的研究领域和探索空间，亟待在广度和深度上实现突破。
针对现有脑电监测指标的不足之处，术中复合其他监测指标的多模态监测技术可能提供更精准的麻醉指导[102]。如SEF95，指频率低于脑电图总功率的95%，该值越低，镇静水平越高；近年来多个研究发现，SEF95可更准确地评估镇静/麻醉深度，可能是一种很好的补充监测指标[103]。另外，基于自主神经系统的监测(包括镇痛伤害性刺激指数、手术体积描记指数、伤害水平指数等），原理为通过分析伤害性刺激相关交感神经反应的变化，间接监测全身麻醉下的伤害感受。术中此类监测与基于脑电的麻醉深度监测联合使用，可能有助于更为精准的个体化麻醉方案，促进患者快速康复。但基于自主神经系统的监测只能间接反映伤害性刺激，术中伤害性刺激的直接监测手段有待研发。
脑电监测使个体化麻醉策略的实现成为可能，未来脑电监测仪器可能与人工智能结合，通过机器学习算法和深度学习模型等更优化的数据分析方式，提升脑电监测的准确性和可靠性。未来人工智能技术用于脑电监测将根据患者的具体情况，包括年龄、相关的合并症、特殊用药等，提取患者的脑电特征，依据使用的麻醉药物种类，显示相应的麻醉深度，并通过脑电监测-靶控输注泵闭环系统调节麻醉药物的给药速率。
4.3 设备技术突破一便携化与智能化
未来的脑电监测设备应当包括以下特征：高刷新率和低延迟(以准确反映患者的当前状态）、高灵敏度和高特异性、成本低。可以预见，未来小型化和可穿戴设备将取代现有仪器，这类设备也将进一步拓展脑电监测设备的应用领域，特殊环境、特殊情境下的脑电监测将得到推进。此外，智能化的脑电监测设备将实现与其他医疗设备和医疗信息网络的数据共享，从而更好地支持医疗决策。
随着脑电监测技术的提升与突破，脑电监测的意义也将由监测转为控制，从而在突触层面上直接抑制伤害性感受的传递和实现麻醉深度的控制[104]。麻醉的定义可能也会有所改变，由“用药物或其他方法使患者整体或局部暂时失去感觉”转变为“通过高密度脑电图和基因组检测维持的人工智能控制的静态状态”。此外，多学科合作是脑电监测相关研究的重要途径，与神经科学、生物医学工程和计算机科学的合作也必将推进麻醉学科的整体发展。
项目主持：
董海龙(空军军医大学第一附属医院麻醉与围术期医学科）曾因明(徐州医科大学）
执笔：
路志红(空军军医大学第一附属医院麻醉与围术期医学科）
专家委员会(按姓氏音序排序]：
曹君利(徐州医科大学）
陈向东(华中科技大学同济医学院附属协和医院麻醉科）
邓小明(海军军医大学第一附属医院麻醉学部）
刁玉刚(北部战区总医院麻醉科）
嵇富海(苏州大学第一附属医院麻醉科）
李洪(陆军军医大学第二附属医院麻醉科）
戚思华(哈尔滨医科大学第四附属医院麻醉科）
孙建良(杭州市第一人民医院麻醉科）
王锷(中南大学湘雅医院麻醉手术部）
王天龙(首都医科大学宣武医院麻醉手术科）
王英伟(复旦大学附属华山医院麻醉科）
严敏(浙江大学医学院附属第二医院麻醉手术部）
阎文军(甘肃省人民医院麻醉科）
杨建军(郑州大学第一附属医院麻醉与围术期医学部）
外审专家：
都义日(内蒙古医科大学附属医院麻醉科）
蒋晓帆(空军军医大学第一附属医院神经外科）
刘永红(空军军医大学第一附属医院神经内科）
姚伟锋(中山大学附属第三医院麻醉科）
专家助理：
陈凤(陆军军医大学第二附属医院麻醉科）
贺振秋(哈尔滨医科大学第四附属医院麻醉科）
王业琳(复旦大学附属华山医院麻醉科）
肖玮(首都医科大学宣武医院麻醉手术科）
张欣欣(空军军医大学第一附属医院麻醉与围术期医学科）
张泽菲(空军军医大学第一附属医院麻醉与围术期医学科）
利益冲突 所有作者声明无利益冲突
参考文献
摘抄：国际麻醉学与复苏杂志2025年2月第46卷第2期IntJAnesth Resus，February 2025，Vol.46，No.2
END
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