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为解决全身麻醉中监测伤害感受与抗伤害感受平衡（BNAN）的难题，安徽医科大学等单位的研究人员开展 PPG 参数相关研究。结果发现其部分参数可有效区分伤害性刺激，意义重大。强烈推荐科研读者阅读，助力麻醉监测领域探索！
在现代医学的麻醉领域，全身麻醉（General Anesthesia，GA）是一项极为常见却又充满挑战的技术。想象一下，患者躺在手术台上，处于无意识状态，感受不到手术带来的疼痛，这一切都要归功于全身麻醉。然而，麻醉过程中的一个关键问题却一直困扰着医生们，那就是如何精准地监测伤害感受和抗伤害感受的平衡（Balance of nociception and anti-nociception，BNAN）。
你可能会好奇，为什么这个平衡如此重要呢？简单来说，当患者在手术中，身体受到手术器械的刺激时，会产生伤害感受，就像身体发出的 “警报”。而抗伤害感受则是身体和麻醉药物共同作用来对抗这种伤害感受的机制。如果这个平衡被打破，问题就来了。要是术中镇痛不足，患者术后可能会承受过度的疼痛，就像伤口撒盐一样难受，而且还可能引发炎症，导致体内激素和免疫失衡；反过来，要是阿片类药物使用过量，又会出现术后疼痛超敏反应，甚至可能导致阿片类药物诱导的呼吸抑制（Opioid-induced respiratory depression，OIRD），这可是会威胁患者生命安全的严重问题。
目前，虽然有一些监测 BNAN 的方法，比如基于运动反射、中枢神经系统（Central Nervous System，CNS）和自主神经系统（Autonomic Nervous System，ANS）的监测。但这些方法并不完美，基于 ANS 监测的一些生理指标，像皮肤电导和瞳孔直径，在准确性和一致性上都不太理想，就像不太精准的 “小雷达”，没办法给医生提供足够精确的信息。
近年来，光电容积脉搏波（Photoplethysmography，PPG）技术在测量 BNAN 方面展现出了潜力，引起了众多研究者的关注。PPG 能通过手指等部位的脉搏波变化，反映出自主神经系统的活动。像光电容积脉搏波幅度（Photoplethysmographic amplitude，PPGA）、脉搏间隔（Pulse beat interval，PBI）和手术脉搏指数（Surgical pleth index，SPI）等参数，都和自主神经系统活动有关。不过，这些参数也有不足，它们不能直接准确地反映伤害感受本身，对不同强度的伤害性刺激也不够敏感，就好像戴着 “模糊眼镜” 看东西，总是差那么一点清晰度。
为了解决这些难题，来自安徽医科大学合肥第三临床学院合肥市第三人民医院麻醉科、浙江大学医学院附属妇产科医院麻醉科以及浙江大学医学院生物医学工程与仪器科学学院的研究人员，在《BMC Anesthesiology》期刊上发表了一篇名为 “Photoplethysmography parameters in monitoring nociception during general anesthesia” 的论文。他们经过一系列研究，得出了重要结论：首次提出并观察到 PPG 的六个形态学参数能有效区分伤害性刺激的发生。而且，与整体相位参数、PPGA 和上升支相位参数相比，下降支相位参数（AC 和 MHC）更能准确地表征伤害性刺激，与电刺激强度的变化也更一致。这一结论就像给麻醉医生们提供了一个更精准的 “导航仪”，在麻醉监测中意义重大，能帮助医生更好地调整麻醉药物的使用，提高麻醉质量，保障患者的安全。
在这项研究中，研究人员运用了几种关键技术方法。他们先选取了 20 名符合特定条件的患者，这些患者都要进行择期妇科手术。患者进入手术室后，研究人员给他们建立静脉通路，并连接上 GE Healthcare CARESCAPE B650 麻醉监测仪，这个仪器就像一个 “多面手”，能同时监测心电图（ECG）、无创血压（NIBP）、SPI 等多种指标。同时，他们用 Digitimer Train/Delay Generator Model DG2A 作为电刺激器，对患者的左尺神经进行不同强度的电刺激。然后，采集患者手指的 PPG 数据，并进行离线预处理，包括小波去噪、波峰波谷检测和异常波形去除等操作，之后从中提取出 8 种形态学参数。最后，通过构建受试者工作特征（Receiver operating characteristic，ROC）曲线、计算曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）和预测概率（Prediction probabilities，Pk）等统计学方法，来评估这些参数反映伤害性刺激状态的能力 。
下面我们来详细看看研究结果。
参与者特征
研究人员根据之前的研究经验，确定了 20 名参与者。这些患者年龄在 27 - 53 岁之间，平均年龄 39 岁左右，身高在 150 - 170 厘米，体重 46 - 55 千克。这个样本虽然不算大，但也是经过精心挑选的，为后续研究提供了基础数据。
区分镇痛充分性的能力
为了探究这些参数区分镇痛充分与否的能力，研究人员把不同强度的电刺激进行了分组，20mA 和 40mA 的刺激代表镇痛充分，60mA 和 80mA 的刺激代表镇痛不足。然后，他们绘制了 ROC 曲线，并计算了相应的 AUC 和最大约登指数（Youden Index，YI）。结果发现，PBI 和 SPI 的 AUC 最大，达到了 0.896，紧随其后的是 AC（AUC = 0.851）和 MHC（AUC = 0.837）。在不同相位的参数中，下降支相位参数（AC 和 MHC）的 AUC 比整体相位参数（AT 和 MH）、PPGA 以及上升支相位参数（AA 和 MHA）都要高。这就好比在一场 “参数大比拼” 中，下降支相位参数在区分镇痛充分性方面表现得格外出色，是个 “优秀选手”。
区分刺激发生的能力
研究人员分别计算了刺激前后两个时间段的 8 个参数和 SPI。结果发现，刺激时 SPI 从 22.000 上升到 29.000，而其余 8 个参数都呈下降趋势，并且差异具有统计学意义（p = 0.000）。这表明所有参数和 SPI 都能对电刺激做出积极响应，就像一群训练有素的 “小士兵”，在刺激出现时迅速做出反应。
不同刺激强度对参数的影响
在比较最大 YI 时，PBI、SPI 和 MHC 的值最高，为 0.650，AC 的 YI 值为 0.575。同样，下降支相位参数在这方面的表现也优于其他参数。而且，研究还发现不同刺激强度对一些参数有显著影响，比如 ΔAA、ΔAC、ΔPBI 和 ΔSPI 等。不同刺激强度下，这些参数和 SPI 之间的比较也存在差异，这进一步说明了不同参数对刺激强度变化的敏感程度不同。
与电刺激强度的一致性
通过计算预测概率（Pk）来比较特征参数和 SPI 与电刺激强度的一致性，结果显示 SPI 表现最佳（Pk = 0.853） ，接着是 PBI（Pk = 0.809），AC（Pk = 0.800）和 MHC（Pk = 0.792）。下降支相位参数的 Pk 依然高于其他相位的参数，这再次证明了下降支相位参数与电刺激强度的变化更合拍。
综合研究结果和讨论部分来看，这项研究意义非凡。它首次提出的六个 PPG 形态学参数为麻醉监测带来了新的思路和方法。下降支相位参数在区分伤害性刺激和反映镇痛情况方面的优势，让麻醉医生在手术中能更精准地判断患者的疼痛状态，从而及时调整麻醉药物剂量。这不仅有助于提高手术患者的舒适度，减少术后并发症，还能推动麻醉学领域监测技术的发展。不过，研究也存在一些局限性，比如只研究了一种瑞芬太尼浓度下参数的反应，而且参与者都是成年女性。未来还需要进一步拓展研究，涵盖更多的镇痛药物浓度和不同性别、年龄的人群，让这项研究成果更加完善，更好地服务于临床麻醉工作，为患者的健康保驾护航。
