剖宫产麻醉血压预测新模型：精准指导去氧肾上腺素给药

《Journal of Clinical Monitoring and Computing》：Empirical pharmacodynamic model of phenylephrine and intrathecal bupivacaine for mean arterial pressure prediction in obstetric patients presenting for elective cesarean delivery under spinal anesthesia

为解决剖宫产腰麻低血压问题，研究人员构建 ARX 模型预测产妇平均动脉压（MAP），指导去氧肾上腺素剂量滴定。

　　剖宫产手术在腰麻（spinal anesthesia）下进行时，高达 80% 的患者可能会出现低血压这一并发症。对于标准预防性去氧肾上腺素（phenylephrine）输注，患者的反应各不相同，而且在实现最佳血压控制方面也缺乏指导。在这项研究中，研究人员建立了剖宫产患者静脉注射去氧肾上腺素、鞘内注射布比卡因（bupivacaine）与产妇平均动脉压（MAP）之间的数据驱动药效关系。在这项单中心队列研究中，研究人员获取了剖宫产手术的血压正常患者的二次使用数据。术中每分钟都会前瞻性地记录产妇的平均动脉压、鞘内注射布比卡因和静脉注射去氧肾上腺素的剂量。研究人员利用记录的数据，借助 MATLAB 2021a 系统识别工具箱和预测误差法，识别并确认了一个用于预测平均动脉压的时间序列模型（自回归外生输入模型，ARX）。在模型拟合阶段结束后，研究人员使用第二个数据集进行了独立的模型验证。研究人员对 172 名患者进行了模型识别，其中 70% 的数据用于模型拟合，30% 的数据用于测试。最终得到的 ARX 模型会参考过去三个数据点进行预测，在提前一分钟预测平均动脉压时，该模型的表现比均值常数模型好 48.9%，均方根误差（RMSE）为 3.6±1.3 mmHg。在使用第二个数据集（N=84）进行独立验证时，该模型也表现出相似的性能，提前一分钟预测平均动脉压的均方根误差为 4.2±1.6 mmHg。该 ARX 模型在长达三分钟的预测期内都表现良好，未来可用于决策支持应用程序，以指导去氧肾上腺素的剂量滴定。