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据报道心脏手术后谵妄的发生率超过15%，术后谵妄的发生与发病率增加、长期认知功能下降、再住院率及死亡率升高相关。心脏手术期间及术后有众多因素可能参与谵妄的发生，脑灌注可能尤为重要。脑灌注压（CPP）定义为平均动脉压（MAP）与中心静脉压（CVP）之差，适用于颅内压正常的患者。因此，MAP和CVP是脑灌注压不足或过高的重要决定因素。尽管关于术中血压管理的共识声明建议避免低血压，但降低谵妄风险的具体血流动力学目标仍不明确。因此，亟需开展研究以确定可降低术后谵妄风险的血流动力学范围。鉴于MAP和CVP具有可调节性，这一点显得尤为关键。

为解决这一问题，美国约翰霍普金斯大学医学院麻醉与重症医学科的研究者，对接受心脏手术的患者开展了一项回顾性队列研究，以评估术后谵妄与术中MAP和CVP的关联，包括两者单独及相互之间的关系。文章于2026年5月在线发表于Br J Anaesth杂志。

方法

患者与数据来源

研究对象来自约翰·霍普金斯大学胸外科医师学会（STS）登记系统，纳入标准为：在2016年7月1日至2019年10月31日期间接受需要体外循环（CPB）的心脏手术的患者。患者依次被排除在外的情况包括：手术需要多次主动脉阻断、术中使用体外膜肺氧合（ECMO，计划外CPB除外）、同一住院期间多次手术，或MAP/CVP数据不足者。数据不足定义为：在手术的三个不同时期（CPB前、CPB期间、CPB后）中，任一时期内MAP或CVP数据缺失超过20分钟且缺失比例>50%。

分析数据集整合了约翰霍普金斯大学STS登记系统的协变量、电子病历（EHR）中的时间序列数据（包括MAP和CVP），以及EHR中的其他临床数据（包括谵妄评估）。

主要暴露变量（MAP和CVP值）

MAP和CVP值以1分钟分辨率从EHR中提取。时间序列MAP和CVP数据的预处理，包括处理伪差、异常值和缺失数据的策略，均按既往描述进行。

主要结局：术后谵妄

谵妄采用ICU意识模糊评估法（CAM-ICU）进行评估，由ICU床旁护士作为常规护理每日多次评估。CAM-ICU评估数据从EHR中提取，术后谵妄定义为术后ICU期间任何一次CAM-ICU阳性评估。

统计分析

时间序列MAP和CVP数据的分类

MAP和CVP值被分类为离散范围。MAP分为14个范围，从45至115 mmHg（每5 mmHg为一档，如MAP [45-50]、[50-55]）；CVP分为10个范围，从0至20 mmHg（每2 mmHg为一档，如CVP [0-2]、[2-4]）。这使得作者可以报告每位患者在每个MAP和CVP范围内停留的时间，以及在每个范围内停留至少5分钟的患者比例。为便于理解此方法，需说明的是：手术期间的每一分钟均被计为在某一单一狭窄范围内的一分钟暴露；因此，所有范围分钟数之和约等于手术总时长。

由于MAP和CVP值是同时记录的，作者还定义了MAP和CVP联合范围。这使作者能够定义同时处于某一特定MAP范围（如55-65 mmHg）和某一特定CVP范围（如8-10 mmHg）的时间。对于MAP/CVP联合范围，作者采用7个MAP范围（从45至115 mmHg，每10 mmHg为一档）和10个CVP范围（从0至20 mmHg，每2 mmHg为一档），共产生70个联合范围。与单独MAP和CVP范围的方法类似，作者计算每位患者在每个MAP/CVP联合范围内停留的时间。每个联合范围内分钟数之和等于每位患者在手术室的总分钟数。

既往在一项针对急性肾损伤、研究人群与本研究高度重合的研究分析中，作者将单独的MAP/CVP联合范围归为五个“区域”。这五个区域是通过将仅接受冠状动脉旁路移植术（CABG）患者中急性肾损伤比值比（OR）相似的相邻MAP/CVP联合范围进行分组而创建的。作者的前期研究未评估神经系统结局，但在本分析中，作者使用了这些预定义区域，其基本假设是这些区域反映了器官灌注状态。因此，在分析谵妄结局时，这些区域是预定义的，代表了可能具有临床意义的血流动力学范围。研究生成了相关热图以评估MAP/CVP区域与所有协变量之间的关系。

主要分析

采用logistic回归模型确定在每个血流动力学范围或区域内停留的时间与术后谵妄之间的关联，包括未校正和校正协变量两种模型。校正模型包括年龄、性别、手术分类（四级分类变量，见表1）、CPB时间，以及由改良版logistic EuroSCORE计算的术后死亡风险。

由于研究旨在检验谵妄与在狭窄MAP、CVP及MAP/CVP联合范围内停留时间的个体关联，故分别为14个MAP范围、10个CVP范围、70个MAP/CVP联合范围，以及5个反映每5分钟停留时间谵妄比值比的MAP/CVP联合区域生成了单独的回归模型。

谵妄与个别MAP/CVP联合范围之间的关联通过彩色编码热图进行可视化展示。

敏感性分析与事后分析

由于范围内时间回归模型反映的是在某一特定范围内停留时间与结局的关联，如果范围过小，可能存在检验效能不足的问题。此外，每个回归结果未考虑在相邻范围内停留的时间，而这些范围可能在生理学上具有相关性。因此，作者使用更大的范围作为敏感性分析以解释这些问题。

为进一步检验潜在混杂因素的影响，作者在事后分析中采用了一个模型，该模型纳入了每个MAP/CVP区域内停留的个体时间以及所有协变量。该模型对每个区域估计值进行了其他所有区域停留时间的校正，并且由于它包含所有区域，该模型也纳入了手术全过程。每个logistic回归模型估计了比值比（OR）、95%置信区间（CI）及P值，反映的是在特定区域内每额外停留5分钟的影响。为辅助解释该模型的结果，作者还生成了三种模拟情景下的反事实预测，以观察谵妄预测的假设性变化。首先，将区域5（即相对脑低灌注）的所有暴露时间转移至区域4，然后将区域1（即相对脑高灌注）的所有暴露时间转移至区域2。接下来，将区域1和区域5的所有时间转移至区域3。最后，将区域1和区域5全部转移至区域3，绘制了全人群谵妄概率的变化图，并分别突出显示暴露于区域1前10%和区域5前10%的个体。

结果

共1759例参与者纳入分析队列。按谵妄状态分组的研究患者特征见表1。患者平均年龄为63（20-90，12）岁，73%为男性。MAP低于65 mmHg的时间与糖尿病患病率较高、再次手术、贫血、基线使用他汀类药物、血管活性药正性肌力药物剂量较高、CPB和手术时间更长、晶体液输注更多以及输血更多相关。CVP高于12 mmHg的时间与超重、基线高血压和心力衰竭患病率较高、基线使用他汀类药物、使用主动脉内球囊反搏、CPB时间更长、输血更多以及手术时间更长相关。

同期MAP/CVP区间与术后谵妄

由于CPP被假定为接受心脏手术患者的MAP与CVP之差，且这一压力差可能在每个瞬时时刻均具有生理学意义，故生成了MAP和CVP的联合范围，从而能够定义同时处于某一特定MAP范围（如55-65 mmHg）和某一特定CVP范围（如8-10 mmHg）的时间。在 70 个联合 MAP/CVP 区间中每个区间内停留的时间，以及在每个区间内停留至少 5 分钟的患者比例。

作者将70个MAP/CVP联合范围归为五个可能具有临床意义且反映相似灌注压力的预定义血流动力学区域。患者在区域1（高MAP/低CVP）平均（标准差）停留4.7（9.5）分钟，区域2为42（35）分钟，区域3为141（63）分钟，区域4为63（42）分钟，区域5（低MAP/高CVP）为31（44）分钟。

在主要校正模型中（图1a），在脑低灌注区域（即低MAP/高CVP，区域5）每额外停留5分钟，与谵妄比值比增加0.02%~3%相关（OR 1.02，95% CI 1.00-1.03，P=0.04）。反映相对脑高灌注（即高MAP/低CVP，区域1）的区域内每额外停留5分钟的OR值，在校正协变量后为1.05（95% CI 0.99-1.12，P=0.08），未校正协变量时为1.06（95% CI 1.01-1.12，P=0.03）。

为辅助解释主要校正模型的OR值，作者使用每个区域特异性校正协变量的模型，通过将该对应区域暴露对所有参与者设定为零，同时保持其他变量在观察值水平，生成反事实预测。这些预测估算的是在假设没有任何患者暴露于该特定区域时的总体谵妄发生率。去除区域5暴露产生的预测谵妄发生率为18.3%，去除区域4为17.4%，均低于观察到的19.6%。类似地，去除区域1产生的预测谵妄发生率为18.6%，也低于观察值。

图1 谵妄与在 MAP/CVP 联合区域内累积停留时间的关联。(a) 我们确定了 MAP 和 CVP 同时处于五个联合区域中每一个区域内的总时间。采用独立的 logistic 回归模型估计每个联合 MAP/CVP 区域内谵妄的比值比（OR）及 95% 置信区间（CI）。图中展示了五个 MAP/CVP 区域各自未校正和校正（所有协变量）后的 OR/95% CI。(b) 计算了在 70 个狭窄的 MAP/CVP 联合区间内的停留时间，并通过独立的 logistic 回归模型估计每个区间内谵妄的 OR/95% CI，模型已校正所有协变量，并进行了共线性和多重性校正。在 (a) 和 (b) 两张图中，OR 均以在区间内每多停留 5 分钟为单位表示。OR ≥ 1.03 以红色阴影标记，OR ≤ 0.97 以蓝色阴影标记，颜色深浅表示效应量大小。(b) 图中 P<0.05。

作者还进行了另一项分析，在校正其他区域停留时间（即总手术时间）后显示：区域5的谵妄风险与主要分析相似（OR 1.02，95% CI 1.00-1.04，P=0.05），而区域1的风险更高（OR 1.11，95% CI 1.03-1.19，P=0.004）。反事实模拟预测表明：将区域5暴露转移至区域4对谵妄发生率（19.0%）无影响；将区域1转移至区域2可降低发生率（17.6%）；将区域1和5全部转移至区域3可使谵妄发生率降至17%（相对风险降低13.2%，绝对风险降低2.6%，可预防45例）。暴露于区域1和5前10%的患者获益最大（谵妄概率降低40%）。综上，在区域1、4、5停留时间与较高的谵妄风险相关。

个别MAP/CVP范围分析

作者随后检查了构成各区域的70个个别MAP/CVP联合范围。每个范围内停留时间与术后谵妄之间的关联见图1b（校正模型）。在包含低MAP和高CVP值（即反映图1b左上角的潜在脑低灌注）的几个范围内，术后谵妄的比值比显著增加。在包含高MAP和低CVP值（即反映图1b右下角的潜在脑高灌注）的范围内，也观察到谵妄比值比增加。

MAP范围停留时间与术后谵妄

由于MAP和CVP可能单独影响脑灌注，作者分别检查了每个参数与谵妄的关联。每个MAP范围内停留的时间及至少停留5分钟的患者比例。近一半的患者在最低MAP范围（45-50 mmHg）内至少停留5分钟。最常见的MAP范围为65-70 mmHg。

每个MAP范围内停留时间与谵妄之间的关联见图3，呈现U型关系。在未校正模型中，低MAP范围（<75 mmHg）和高MAP范围（>105 mmHg）均与谵妄相关。然而，在校正协变量并应用相关性和多重性校正后，这些个别估计值均被削弱且不再具有统计学意义。为解释每个logistic回归未包含相邻范围停留时间的事实，作者采用更大的MAP范围（10 mmHg）进行了敏感性分析。结果与主要结果在定性上相似。

CVP范围停留时间与术后谵妄

近一半的患者在低于18 mmHg的每个CVP范围内至少停留5分钟。最常见的CVP范围为6-8 mmHg。

每个CVP范围内停留时间与术后谵妄之间的关联见图4，显示随着CVP升高，谵妄风险逐渐增加。在未校正模型中，所有CVP >12 mmHg的范围停留时间均与谵妄相关。然而，在校正协变量和多重比较后，这些个别估计值均被削弱且置信区间增宽，因此没有任何单个的CVP范围停留时间与谵妄显著相关。作者还采用更大的CVP范围（0-6、6-12和12-20 mmHg）进行了敏感性分析。结果与主要模型在定性上相似。

结论

在本研究的心脏手术患者队列中，脑低灌注持续时间与术后谵妄相关。脑低灌注和高灌注的个别范围也与谵妄相关，但关联的强度和显著性取决于模型。需要在个别范围内开展更大样本量的进一步研究，并需要随机试验来确定避免脑低灌注或高灌注是否能降低谵妄风险。

 

麻海新知的述评

大脑高度依赖充足的脑血流量，而在心脏手术期间，随着CPP组成部分（即MAP和CVP）的变化，脑血流量可能发生改变。由于影响脑血流量的围手术期血流动力学因素具有高度可调控性，因此有大量研究聚焦于检验血流动力学对谵妄的影响，尤其是低血压的影响。

既往研究多采用阈值法（如MAP<65 mmHg的持续时间）量化CPP，该方法假定阈值外时间均质，无法处理非线性关系，也未评估血流动力学离散范围。多数研究未考虑CVP对脑灌注的影响，亦未分析MAP与CVP的联合作用及交互作用。

本研究纳入精细化血流动力学数据的大型心脏手术队列，采用logistic回归模型，基于小范围血流动力学区间检验谵妄风险，可刻画非线性关系且无需预设风险阈值。结果显示，低CPP区域停留时间与术后谵妄相关。进一步构建纳入全部五个MAP/CVP区域的单一模型，可校正其他区域停留时间，并模拟时间重新分配的效果。结果显示：区域1（高灌注）与谵妄显著相关；模拟将区域1和区域5（低灌注）暴露重新分配至区域3，可预测谵妄发生率降低13.2%，在高暴露患者中效果最显著。在单独分析MAP时，低MAP与高MAP区间均与谵妄相关（U型关系），但校正后不再显著。单独分析CVP时，随CVP升高谵妄风险呈升高趋势，但校正后亦无个别区间达到显著。

高CPP作为谵妄危险因素此前报道不一。本研究中高灌注区域停留时间与谵妄相关，支持了基于脑自动调节监测的个体化高灌注风险的既往发现。联合监测MAP、CVP等多模态指标可能优于单一参数。

该研究优势包括大样本及精细分析方法。局限性包括：回顾性设计可能存在未测量混杂；采用CAM-ICU评估谵妄，可能漏诊低活动型谵妄，且15%患者因评估缺失被排除；多重比较可能增加I类错误，但已通过敏感性分析及多重性校正处理；无法证明因果关系，需随机试验进一步验证。

近年来，心脏手术期间的血压管理研究已逐渐从固定的单一阈值（如MAP < 65 mmHg 的低血压阈值或 MAP > 90 mmHg 的高血压阈值）转向基于个体脑自动调节（CA）的个体化评估策略，这一趋势已成为该领域的主流方向。2026年正在开展的PRECISION研究是一项国际多中心前瞻性队列研究（n=500），旨在评估心脏手术中基于个体脑自动调节（CA）的MAP偏离下限或上限的时长与程度，是否与术后谵妄等神经并发症相关。这是目前规模最大的个体化脑自动调节导向血压管理的前瞻性研究，预计2026-2027年公布结果。回到本研究，未来需要在更大样本量下，对每一个MAP/CVP狭窄联合区间开展多模态监测的随机对照试验，以明确避免脑低灌注或高灌注是否能降低谵妄风险。

原始文献：

Goeddel LA, Gomez J, Hernandez M, Koffman L, Murphy Z, Wayson G, Whitman G, Bandeen-Roche K, Muschelli J 3rd, Crainiceanu CM, Faraday N, Brown CH 4th. Association of postoperative delirium with haemodynamic determinants of cerebral perfusion pressure during cardiac surgery: a retrospective cohort study. Br J Anaesth. 2026 May 5:S0007-0912(26)00170-4. doi: 10.1016/j.bja.2026.03.018.

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