心脏骤停后的脑电图监测

缺氧缺血性脑损伤(HIBI)是心脏骤停，自主循环恢复(ROSC)后昏迷患者致死致残的主要原因。脑电图 (EEG)是评估HIBI严重程度和提供预后信息的有用工具。此外，EEG可用于诊断疑似癫痫发作患者的癫痫样活动，并监测抗癫痫治疗的有效性。

EEG用于预后评估

EEG信号反应了大脑皮层和皮层下神经网络的功能。在心脏骤停后的昏迷患者中，它提供了一种非侵入性的方法来评估从几小时到几天时间这些神经网络随时间推移的逐渐恢复情况。EEG是心脏骤停后最常用的预后评估工具， 应用广泛。间歇性30分钟常规EEG是最常用的方法， 但许多中心已经采用了连续EEG(cEEG)监测，有助于评估大脑活动随时间的演变。

EEG信号是复杂的，即使EEG专家也难以为ICU医生具体阐明。重症患者EEG模式的广泛共识分类已被收录在美国临床神经生理学协会（ACNS）的标准化术语中。该术语在2013年首次发表，并于2021年更新， 目前已被越

EEG的背景电压、连续性和反应性

EEG的基本构成是背景节律和最终的叠加模式。背景活动是根据其频率、电压、连续性和对外部刺激的反应性来描述的。根据ACNS，EEG背景电压分为正常、低电压(<20µV)和抑制(<10µV)。在连续性方面，分为连续、几乎连续、不连续、爆发衰减/爆发抑制或抑制(见图1，定义见ESM表1)。

心脏骤停后EEG背景的时间演变

大多数患者在心脏骤停后立即出现抑制模式。正常恢复过程的特点是振幅和连续性逐渐增加。在心脏骤停后12-24小时内， 向连续正常电压EEG背景(所有活动≥20μV)转变是良好神经预后最特异性的预测指标之一。这种正常化转变出现越早预后越好。在连续或不连续的正常电压EEG中存在反应性（定义为频率或电压的变化 ，包括在预定义刺激之后的衰减）与良好预后的更高可能性相关。然而，对脑电图反应性的解读容易出现个体差异。另一种差异因素来源于刺激的类型和强度。

另一方面，持续的EEG背景电压异常（抑制）或连续性异常（爆发抑制）是心脏骤停后不良预后的强有力预测因子，通常被称为“高度恶性”模式。虽然也有ROSC后最初12-24小时抑制模式会出现在恢复良好者中的报道，但其对后来出现不良结果的预测特异性接近100%。因此，2021年ERC-ESICM复苏后治疗指南建议不早于24h使用EEG来预测不良预后（ESM 图1）。至于其他预测因素，该指南还建议恶性EEG模式应结合其他不良的临床症状综合考虑，以减少过于悲观的预测风险。

恶性EEG模式大多是短暂的，在48-72小时，其对不良预后患者检测的敏感性可能会降低至25%或更低。当爆发高度癫痫样或表现为刻板和重复时，即使在ROSC后的早期几个小时内观察到，预后均特别差。

镇静以剂量依赖性的方式改变EEG信号。随着镇静剂量的增加，EEG背景的振幅、频率和连续性可能会降低，但常规的镇静方案不会引起典型的“高度恶性”模式。因此，在解读EEG时总是需要考虑持续镇静的影响，但不会阻碍EEG对预后预测的应用。以低体温为目标的温度控制也可能会影响EEG。然而，尽管离子通道动力学和神经递质释放依赖于温度，但32-34℃体温对EEG影响很小。此外，在HIBI中常规进行控制性低温治疗已不再被推荐。

EEG监测和治疗癫痫发作

10%-35%心脏骤停后昏迷的幸存者中报道了可能反映脑电癫痫发作的叠加节律性和周期性EEG模式（RPPs）。虽然EEG上的孤立放电没有预测价值，但全身周期性放电或脑电癫痫发作与不良的神经预后相关。癫痫样活动的早期发生、从受抑制的背景模式演变和较低的背景连续性与较高不良预后的可能性相关。

目前，对于心脏骤停后癫痫发作的最佳治疗策略尚未达成共识。持续的癫痫发作可能会通过兴奋性毒性导致进一步的脑损伤，在这种情况下，积极的治疗可能是有益的。在最近发表的多中心TELSTAR试验中，实验组通过逐步给予抗癫痫药物和程序化镇静（静脉注射苯妥英钠+苯二氮卓类药物，如失败，给予左乙拉西坦或丙戊酸钠+丙泊酚，如第二步不成功，则给予硫喷妥钠）在连续48h内49/88（56%）患者实现完全抑制所有RPP，而标准治疗组患者为2/83（2%）。然而，在3个月时两组之间的神经系统预后没有差异。神经系统预后不良的总体发生率非常高（92%）。虽然TELSTAR试验表明积极的抗癫痫治疗可能对最严重的缺氧后癫痫持续状态患者无效，但其对于癫痫发作患者或缺乏其它确凿不利迹象的癫痫持续状态患者抑制癫痫发作的益处仍有待确定。

连续EEG监测

全通道、21电极的cEEG记录通常被认为是劳动密集型的，主要用于大型大学医院。然而，cEEG消除了重复测量的需要，有助于了解EEG节律随时间的演变，并允许瞬时监测脑电癫痫发作。由于HIBI是弥漫性的，因此减少的通道有望提供与完整的通道同样可靠的结果。简化的六通道cEEG使ICU医生在经过简短的培训后即可解释临床最相关的EEG特征，并对患者管理做出决策。远程脑电专家解释EEG(tele-EEG)是一种有吸引力的方式，使这项技术可用于缺乏有经验人员的医院。计算机辅助定量分析，如波幅整合EEG(ESM 图2) ，可以促进床边EEG解读，并帮助识别与HIBI最相关的特征。最后，最近测试了人工神经网络的深度学习预测EEG神经结果的能力。结果表明， 该技术的准确性与由训练有素的专家进行的标准视觉EEG评估相当。这些创新方法可能有助于未来的床边EEG监测。