使用 HPI 算法预测妇科肿瘤大手术期间的低血压 (HPI-GOS)

术中低血压 (IOH) 是全身麻醉 (GA) 期间的常见事件，根据采用的定义，估计发生率在 5% 至 99% 之间 [1]。

实际上，低于 65 mmHg 的平均动脉压 (MAP) 被认为是 IOH 的适当定义 [2]。

低血压主要发生在麻醉期间，由于三种病理生理失调：低血容量和连续心输出量减少、心肌抑制和全身血管阻力低 [3]。 IOH 与术后急性肾损伤和心肌损伤相关；似乎累积的低血压时间会增加风险，这具有一定的意义，因为即使是相对较短的低血压发作并得到及时治疗，随着时间的推移也会达到与受伤率增加相关的累积低血压时间 [4-7]。 因此，旨在使用“主动”治疗方案预防 IOH 的麻醉管理可能会减少 IOH 的数量和严重程度、围手术期并发症和死亡率。 为了检测和治疗这些血液动力学改变，可以使用先进的血液动力学监测与治疗算法相结合 [8]。

低血压预测指数 (HPI) 算法最近由 Edwards Lifesciences（美国欧文）建立。 HPI 基于 Edward 的监测平台 (HemoSphere)，是一种监测工具，旨在在 IOH 发病前 15 分钟预测 [9, 10]。 HPI 是一个无单位的数字，范围从 1 到 100，随着数字的增加，未来发生事件的风险也会增加。 HPI 是使用机器学习方法开发的，是一种数据驱动模型，是根据超过 200,000 例低血压患者事件开发的，它根据动脉压波形的特征预测即将发生的低血压事件 [9]。

当 HPI 超过 85 时，Hemosphere 监测器会提供一个辅助屏幕，显示以下血液动力学参数：每搏输出量变异 (SVV) 作为液体反应性的指标 - 前负荷、径向 dP/dtmax 作为心脏收缩力的指标，以及动态弹性 (Eadyn) 作为阻力的动态指标 - 后负荷。 血流动力学变量、血流动力学诊断指南和治疗方案的定义应允许确定和治疗即将发生的低血压的根本原因。

使用早期预警系统预测低血压并不一定会降低低血压。 很少有随机临床试验研究使用 HPI 在减少大型非心脏手术期间按时间加权平均值 [11] 测量的低血压量的有效性 [3, 12]。

符合条件的患者将根据计算机随机化表格 (ww.randomization.com) 分配到研究的两组中的一组。 一旦患者到达手术室的术前用药大厅，将放置外周静脉通路。 根据患者的分配组，将开始以下血流动力学监测：

• C 组 - 控制：通过 EV1000 监视器（带 Flotrac 传感器）
• Group HPI - 主动：通过 HemoSphere 平台（使用 Acumen Flotrac 传感器）

以下时间点将被记录：

T0：在中立位置的床上进行机器校准，记录带有基线 MAP 注释的参数； T1：按照标准临床实践以 3ml/kg/h 的速度输注 RLS； T2：在全身麻醉诱导前，在局部麻醉下对桡动脉进行插管，与正常标准临床实践相同； T3：必要时进行椎管内麻醉； T4：异丙酚、舒芬太尼和罗库溴铵全身麻醉的标准诱导 GA)；用七氟醚和舒芬太尼维持 GA； T5：基于患者分配组的差异化血流动力学管理； T6：持续监测下的手术。

C 组：标准方案 在 C 组中，血液动力学管理将根据心脏优化进行。 将使用旨在优化每搏量指数 (SVI) 的个体化目标导向治疗 (GDT) 方案给予液体推注 [13]。 患者将在 5 分钟内使用 RL 溶液接受 250 毫升液体挑战。 液体反应性将定义为 SVI 增加 ≥ 10%。 最大每搏量将被定义为 SVI 没有持续上升至少 10% 持续 20 分钟或更长时间以响应液体挑战。 在开始外科手术之前，将使用不超过 500 毫升的液体来初步确定 SVI 的最大值。 一旦在麻醉诱导后确定 SVI 的最大值，则必须在整个干预期间保持 SVI，并根据需要进行后续的液体推注。

对于最终的低血压发作的治疗，将根据临床情况使用依替利福林或麻黄碱。 如果需要，将开始持续输注去甲肾上腺素和/或其他血管加压药或强心药。

EV1000监测仪检测到的所有血流动力学参数和采取的措施都将被记录下来。

HPI 组：主动方案 如果 HPI > 85，将根据以下方式预防低血压。 第一步将是使用 250 ml RLS 推注优化 SVV（在 SVV>13% 的情况下）。 如果 dP/dtmax < 400（或呈下降趋势），将开始以 2.5 - 5 mcg/Kg/min 的速度输注多巴酚丁胺。 在 Eadyn < 0,9 的情况下，将开始以 0,1 mcg/kg/min 的速度输注去甲肾上腺素。

所有与血流动力学监测和采取的措施相关的数据都将被记录下来，随后进行分析，以比较两组中低血压事件的发生率和持续时间。 为了计算术中低血压的实体，将使用以下技术：去除伪影后，TWA MAP（时间加权平均平均动脉压）

统计计划 将通过应用描述性统计来描述数据的人口统计学和临床​​特征。 定性变量将使用绝对频率和百分比表进行描述；连续定量变量将以中位数和四分位数范围或正态分布时的均值和标准差表示；而非正态变量将显示为最小值、最大值和中值。

在两组患者中，定义为 MAP 低于 65mmHg 持续 > 1 分钟的高血压事件（以及 MAP 低于 60 和 55mmHg 的严重低血压事件）将根据频率和绝对持续时间进行分析并且，为了估计它们的严重性，作为 65 mmHg 阈值以下的面积与使用 TWA-MAP 方法进行的术中监测的总长度（以分钟表示）之间的比率。 卡方检验将用于比较这两种发生率。 独立样本的 t 学生检验将用于评估患者的人口统计学和人体测量学特征之间的统计学显着差异。

Shapiro-Wilk 检验将用于评估数据分布的正态性，而 sd 检验将用于验证方差的相等性。

Mann-Whitney 检验将用于独立样本以比较非正态分布的数据。

关于次要结果的评估，研究人员将根据卡方或 Fisher 精确检验报告具有 95% 置信区间和 p 值的相对风险，根据预期和检测到的频率更合适。

p值

样本量 国际文献同意考虑在实体和持续时间方面临床显着减少 75% 的低血压事件。 根据我们的一个内部数据库（数据尚未发布），妇科肿瘤手术期间的平均 TWA-MAP 为 0.5 mmHg。 因此，根据样本量计算结果，两组之间的估计平均差为 0.38 mmHg。 根据之前的临床试验 11,12，TWA-MAP 标准偏差估计为 0.51 mmHg。 将均值差除以标准差，所得维度的大小效应为 0.74。 研究人员计算出，60 名患者（每组 30 名）的样本具有 80% 的辨别这种效果的能力（t 检验，α 为 0.05）。