简介:摘要目的探索对丙泊酚药物浓度和意识状态改变敏感的脑功能特征。方法选择拟行胸腹部手术治疗的男性患者6例,对所有患者使用靶控输注设备进行丙泊酚输注,初始药物浓度设置为1.0 mg/L,然后每6 min增加0.2 mg/L,直到患者达到无意识状态。同时,采集患者的脑电信号。将采集的脑电信号进行预处理并提取脑功能特征。构建药物浓度相同、意识状态不同和意识状态相同、药物浓度相同两个数据集,并使用线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)、逻辑回归(logistic regression, LR)和支持向量机(support vector machine, SVM)3种机器学习算法模型在不同的数据集上进行分类分析。结果特征筛选结果显示功率谱-δ-顶区、排列熵(permutation entropy, PE)-δ-颞区和相位滞后指数(phase lag index, PLI)-α-顶区到顶区为对意识状态改变敏感的特征,使用这3个特征在LDA、LR和SVM机器学习算法模型上得到的意识状态分类正确率分别为(82±5)%、(83±5)%和(84±4)%;功率谱-β-额区、功率谱-β-颞区和功率谱-β-顶区对药物浓度改变敏感,使用这3个特征在LDA、LR和SVM机器学习算法模型上得到的药物浓度分类正确率分别为(77±4)%、(76±4)%和(80±4)%。功率谱-δ-顶区在药物浓度变化时没有明显变化(P>0.05),而在意识状态从有意识到无意识明显升高(P<0.001);PE-δ-颞区和功率谱-β-额区在从低药物浓度到高药物浓度和从有意识到无意识时均明显降低(P<0.001);PLI-α-顶区到顶区在低药物浓度状态下明显高于其在高药物浓度状态下(P<0.001),但是其在意识状态变化时并没有明显变化(P>0.05);功率谱-β-颞区和功率谱-β-顶区在意识状态变化时均没有出现明显变化(P>0.05),但是功率谱-β-颞区从低药物浓度到高药物浓度时明显升高(P<0.001),而功率谱-β-顶区从低药物浓度到高药物浓度时明显降低(P<0.05)。结论功率谱-δ-顶区可以很好地表征意识水平的变化同时避免药物浓度的影响,在精确监测麻醉深度上具有潜力。
简介:摘要目的探讨2型糖尿病合并冠心病患者葡萄糖目标范围内时间(TIR)与冠状动脉病变严重程度及急性冠脉综合征发生风险的相关性。方法本研究纳入216例2型糖尿病合并冠心病患者作为研究对象,进行临床资料收集、血样检验、持续葡萄糖监测、SYNTAX评分计算等,TIR是指24 h内葡萄糖在目标范围内(通常为3.9~10.0 mmol/L)时间所占的百分比。采用Spearman相关性分析及多元线性回归分析评估SYNTAX评分的相关性因素,采用logistic回归分析评估TIR与冠状动脉病变严重程度、急性冠脉综合征发生风险的相关性。结果中重度冠状动脉病变患者较轻度冠状动脉病变患者TIR[(60.8±17.8)%比(69.4±17.3)%]更低(t=3.0, P=0.003)、HbA1C [(9.6±1.7)%对(8.8±1.6)%]更高(t=3.3, P=0.001);Spearman相关性分析显示SYNTAX积分与TIR呈负相关(r=-0.251, P<0.01),与HbA1C呈正相关(r=0.249, P<0.01);多元线性回归分析显示TIR、HbA1C、糖尿病病程、吸烟均与SYNTAX积分具有独立的相关关系,且与HbA1C(标准化回归系数=0.181, P=0.007)相比,TIR(标准化回归系数=-0.192, P=0.004)对SYNTAX积分的影响更大;多因素logistic回归分析显示,与TIR Q1组相比,TIR Q3组、TIR Q4组是中重度冠状动脉病变(分别为OR=0.61和0.59,95%CI 0.39~0.96和0.38~0.94, P=0.014和0.009)及急性冠脉综合征(分别为OR=0.51和0.39,95%CI 0.32~0.95和0.26~0.75, P=0.022和0.008)的独立保护因素。结论控制HbA1C等混杂因素后,2型糖尿病合并冠心病患者TIR与冠状动脉病变严重程度及急性冠脉综合征发生风险存在显著的独立相关性,TIR水平越低,SYNTAX评分越高,冠状动脉病变程度越重,发生急性冠脉综合征风险越高。