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为解决无阿片麻醉（OFA）时处理后的脑电图（pEEG）数据解读问题，研究人员开展了 OFA 与常规阿片类麻醉的对比研究。结果显示，OFA 组患者状态指数（PSI）和频谱边缘频率（SEF95）更高，密度谱阵列（DSA）模式不同。这有助于安全监测 OFA 麻醉深度。
在现代麻醉学领域，阿片类药物在手术麻醉中一直占据重要地位。然而，随着医学研究的深入，阿片类药物的副作用逐渐引起人们的关注。例如，它可能导致患者术后恶心、呕吐、呼吸抑制，还会影响肠道功能恢复，延缓患者康复进程。无阿片麻醉（OFA）概念应运而生，过去十年的研究已证实其在大手术中的可行性和安全性，不仅能有效控制术后疼痛，还避免了阿片类药物的副作用。但 OFA 的推广面临一个关键问题：如何精准监测其麻醉深度？
传统的麻醉深度监测方法，如依据患者的心率、血压等生理指标变化，在 OFA 中并不可靠，因为 OFA 的药物组合使得这些常规指标的变化规律不再明显。处理后的脑电图（pEEG）监测技术，虽已在常规阿片类麻醉中广泛应用，但在 OFA 中的应用还存在诸多疑问。不同的麻醉药物组合对大脑电活动的影响不同，导致 pEEG 数据解读困难，麻醉医生难以依据这些数据准确判断患者的麻醉深度，进而可能影响手术的顺利进行和患者的安全。
为了解决这些问题，来自瑞典 Halland Hospital Halmstad 麻醉与重症监护医学系以及 Lund University 临床科学系的 Krister Mogianos 和 Anna KM Persson 等研究人员，开展了一项前瞻性观察队列研究。该研究成果发表在《BMC Anesthesiology 》上，为 OFA 麻醉深度监测提供了重要参考。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，从正在进行的随机对照试验（RCT）中连续招募患者，这些患者均为择期腹腔镜手术患者，确保了研究样本的同质性和稳定性。其次，使用 Root? 和 SedLine?（Masimo Corporation, Irvine, CA, USA）监测仪，对患者在全身麻醉期间的大脑功能进行监测，获取 pEEG 数据，包括患者状态指数（PSI）、频谱边缘频率（SEF95）、抑制率（SR）、肌电图（EMG）和密度谱阵列（DSA）等指标。最后，运用统计学方法，如 Shapiro-Wilk 检验、Levene′s 检验和单因素方差分析（one-way ANOVA）等，对收集的数据进行分析，以确定不同麻醉方式之间各项指标的差异。
研究结果如下：
- 患者特征：研究共纳入 30 例患者，分为挥发性麻醉组、全静脉麻醉（TIVA）组和 OFA 组，每组 10 人。各组患者在年龄、性别和血流动力学参数上无显著差异，保证了研究结果不受这些因素的干扰。
- 主要定量结果：通过单因素方差分析发现，三组患者的平均 PSI 存在显著差异。OFA 组的平均 PSI 值（39.8±8.5）显著高于 TIVA 组（27.9±3.7）和挥发性麻醉组（31.2±3.9），而后两组之间无显著差异。同样，平均 SEF95 在三组间也有显著差异，OFA 组（16.4±3.1）明显高于 TIVA 组（11.1±1.3）和挥发性麻醉组（12.5±1.8），后两组间差异不显著。这表明在相同的麻醉深度下，OFA 会使 pEEG 监测的 PSI 和 SEF95 值更高。
- 次要描述性结果：OFA 组的 DSA 模式与常规麻醉组不同，通常在 θ 频谱中功率较高，而在 δ 至 β 频谱中功率较低。部分患者出现特殊模式，如个别患者呈现出类似 N - 甲基 - D - 天冬氨酸（NMDA）拮抗剂的模式。TIVA 组大部分患者呈现典型的 α/δ 频率模式，少数患者有特殊情况，如某患者在 theta 频谱有独特表现，另一患者出现等电位脑电图模式。挥发性麻醉组所有患者 DSA 模式相似，在 α/δ 频率频谱中功率较高。
研究结论和讨论部分具有重要意义。研究证实 pEEG 可用于 OFA 麻醉深度监测，但临床医生应注意 OFA 的监测指标值更高。OFA 中多种药物联合使用，如通过调节外周敏化（依托考昔、对乙酰氨基酚、倍他米松）、作用于脊髓的 NMDA 受体（艾司氯胺酮）和 α2受体（右美托咪定）影响下行抗伤害感受通路，这些药物组合对神经生理信号和 pEEG 模式的影响不同于单一药物。虽然年龄可能对 EEG 模式有影响，但该研究中 OFA 组更高的 PSI 和 SEF95 值主要由 OFA 本身而非年龄导致。此外，OFA 组的 DSA 模式可能与药物组合、挥发性麻醉剂剂量等因素有关，未来研究应进一步标准化挥发性麻醉剂剂量，以明确这些影响。
该研究为 OFA 的临床应用提供了重要依据，有助于提高 OFA 的安全性和有效性，推动麻醉学领域的发展。但研究也存在局限性，如样本量较小、研究对象局限于择期腹腔镜手术患者、研究设计仅在单一中心进行等，未来需要更多高质量、大样本的研究加以验证和完善。
