《CNS Neuroscience & Therapeutics》：Four Distinct Dynamic Intracranial Pressure Trajectories and Their Prognostic Implications in Acute Brain Injury: A Multicenter Cohort Study
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本研究通过多中心队列分析，首次系统识别急性脑损伤（ABI）患者早期颅内压（ICP）的四种动态轨迹表型，并验证其对于院内死亡风险的独立预测价值。研究发现，相较于传统静态阈值监测，ICP轨迹模型（如严重进展型、稳定升高型）能显著提升风险分层能力（IDI +0.065，NRI +0.201），尤其在老年（≥55岁）患者中稳定升高型轨迹风险显著放大（HR 2.87）。该模型为神经重症监护的个体化预后评估提供了新范式。
引言
颅内压（ICP）升高是急性脑损伤（ABI）患者常见的病理生理改变，包括创伤性脑损伤（TBI）、脑出血（ICH）和缺血性卒中。持续升高的ICP可导致脑疝、脑灌注不足等严重并发症，显著影响患者生存率和神经功能恢复。传统的ICP监测依赖固定阈值或孤立测量值，难以捕捉动态风险。本研究旨在评估早期ICP动态轨迹的预后价值，并验证其超越基线临床变量的增量预测能力。
方法
数据来源与人群
研究整合了三个ICU数据库：MIMIC-IV（2008–2022）、eICU（2014–2015）和南京鼓楼医院NSICU（2024–2025）。纳入标准为成年ABI患者，排除ICU停留<24小时、ICP测量少于3次或数据缺失者。最终队列共1700例患者。
ICP轨迹建模与统计分析
采用潜在类别增长模型（LCGM）分析ICP在监测开始后72、120和168小时内的轨迹。模型选择基于贝叶斯信息准则（BIC）、Akaike信息准则（AIC）等指标。通过Cox回归评估轨迹与院内死亡率的相关性，并计算曲线下面积（AUC）、综合判别改善度（IDI）和净重分类改善度（NRI）以量化预测增量价值。
结果
四种ICP轨迹的识别与特征
LCGM识别出四种ICP轨迹：
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轨迹1（正常型）：ICP稳定低于20 mmHg，脑灌注压（CPP）保持良好。
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轨迹2（轻度升高稳定型）：ICP维持在15–25 mmHg，CPP基本正常。
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轨迹3（稳定升高型）：ICP持续约26 mmHg，CPP降至50 mmHg以下。
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轨迹4（严重进展型）：ICP波动大，峰值超过50 mmHg，CPP严重受损（≤40 mmHg）。
四分类模型在120小时窗口（每4小时测量）拟合最优，且在多中心数据中一致性高。
轨迹与临床结局的关联
多变量Cox分析显示，以轨迹1为参照，轨迹2、3、4的死亡风险比（HR）分别为1.48（95% CI 1.16–1.91）、2.53（1.83–3.49）和13.54（9.35–19.59）。Kaplan-Meier曲线显示生存率随轨迹严重度逐步下降（log-rank p< 0.001）。在年龄≥55岁的亚组中，轨迹3的风险进一步升高（HR 2.87）。
预测模型的增量价值
将ICP轨迹加入基线临床模型（包含年龄、心率、GCS评分等13个变量）后，合并队列的AUC从0.76提升至0.80（p< 0.001），IDI和NRI分别改善0.065和0.201（均<0.001）。模型在MIMIC-IV和eICU队列中验证有效，但在样本量较小的NSICU中增益有限。
讨论
本研究首次在多中心ABI队列中系统刻画了早期ICP的动态轨迹表型，并证实其与死亡率风险呈梯度关联。轨迹模型通过捕捉ICP随时间的变化规律，克服了静态阈值的局限性，尤其对老年患者中稳定升高型轨迹的风险放大效应具有临床警示意义。尽管AUC增益有限，但IDI/NRI提示其在风险重分类中的实用价值。轨迹信息可为个体化治疗决策（如强化监测、干预时机选择）提供参考。
局限性
研究为回顾性设计，存在未测量混杂因素；缺乏长期神经功能结局（如3个月GOS评分）和神经影像数据；监测技术和治疗策略的时间异质性可能影响轨迹稳定性。未来需前瞻性研究验证轨迹模型的实时应用价值。
结论
ICP动态轨迹是ABI患者预后的强预测因子，能显著改善基于临床变量的风险分层。尤其对老年患者中稳定升高型轨迹的识别具有重要临床意义。需进一步开展标准化前瞻研究推动轨迹导向的个体化管理。
