颅内压轨迹：一种分析重型颅脑损伤表型的新方法

目的：创伤性脑损伤（TBI）的颅内压是动态变化的，并且受损伤类型、治疗、遗传等因素的影响。现有研究使用的是时间不变的汇总颅内压测量法，因此可能会缺失有关时间趋势的关键信息。我们确定了重型TBI患者的纵向颅内压轨迹，并评估其是否能预测预后。进一步构建模型以探索ABCC8基因多态性(一种已知的脑水肿调节因子) 在不同的轨迹组之间是否存在差异。

设计：前瞻性、观察性、队列研究。

单位：单中心学术医疗中心。

患者：重型颅脑损伤患者404例。

干预：无。

测量和主要结果：我们基于群体轨迹模型，通过结合危险因素调整(年龄、性别、Glasgow昏迷评分6分、开颅手术、原发性出血类型)来识别颅脑损伤后第0-5天的每小时颅内压轨迹。我们比较了轨迹组间6个月的预后(Glasgow预后评分、残疾评定量表、死亡率)和脑水肿相关的ABCC8标签单核苷酸多态性 (rs2237982，rs7105832)。构建回归模型以明确轨迹组能否预测预后。一种分6个轨迹的模型与数据拟合程度最高，确定了在初始颅内压、演变和大于20 mmHg的压力峰值的数量/比例方面不同的队列。在年龄、出血类型和开颅手术率方面存在模式差异。ABCC8基因多态性在不同组间存在差异。GOS(p=0.006)、残疾评定量表(p=0.001)、死亡率(p<0.0001)和rs2237982(p=0.035)在不同组间也存在差异。有趣的发现是低颅内压轨迹和持续的高颅内压都预测到不良预后。不同组间的颅内压变异性存在差异(p<0.001)，这可能反映了颅内弹性/顺应性的保留或受损。

结论：我们采用了一种新方法来研究TBI的纵向/动态颅内压模式。在风险调整模型中，确定了六个轨迹分组并预测预后。如果得到验证，轨迹建模与其他表型分析工具（如生物标记物和神经成像）相结合，可能可以开发一种新的、精细的颅内压表型分析方法。 (Crit Care Med 2018; XX:00–00)