在急性缺血性卒中的血管内血栓切除术中评估麻醉过程可靠性的方法：基于严格综合指标和帕累托分析的见解

《Journal of Clinical Orthopaedics and Trauma》：Measuring anesthesia process reliability during endovascular thrombectomy for acute ischemic stroke: insights from stringent composite metrics and Pareto analysis

在持续24/7麻醉医师驻场的EVT系统中，比较入组/非入组时间穿刺点（GP）对麻醉过程可靠性的影响，发现GP时间与可靠性和90天功能预后的关联性不显著，但血流动力学控制和工作流程时效性是主要失效环节。

　　

Vinay Byrappa|Amit Jain|Nitin Manohara|Massimo Lamperti

阿联酋阿布扎比克利夫兰诊所多专科麻醉学研究所

摘要

背景

血管内溶栓术（EVT）是治疗由大血管阻塞（LVO）引起的急性缺血性中风（AIS）的成熟疗法；然而，其效果依赖于快速的工作流程和协调的多学科护理。夜间和周末护理提供的时间差异，被称为“非工作时间效应”，已被证实与大型中风登记中的治疗延误有关，尽管高容量中心通常能保持临床结果。这一观察表明，成熟的中风系统可能在工作流程变化的情况下仍能维持结果的稳定性。因此，评估流程可靠性可能提供超出传统结果指标的额外见解。本研究探讨了腹股沟穿刺的时间（在工作时间内与工作时间之外）是否与具有24/7连续内部麻醉覆盖的EVT项目中的麻醉流程可靠性相关。

方法

我们进行了一项单中心回顾性质量改进研究，研究对象是2020年1月至2024年8月期间因前循环LVO接受EVT治疗的成人。使用Donabedian结构-流程-结果框架，将麻醉流程可靠性定义为以下严格条件：（1）手术室到达至腹股沟穿刺时间≤12分钟，（2）无从清醒镇静转为全身麻醉的情况，以及（3）术中平均动脉压降低幅度≥20%且持续时间≤10分钟。主要研究变量是腹股沟穿刺时间（在工作时间内与工作时间之外）。Pareto分析用于确定导致综合失败的因素。多变量回归分析评估了与流程可靠性的关联。90天功能结果和院内死亡率作为平衡指标。

结果

在361名患者中，大约30%的病例实现了麻醉流程的可靠性。不同就诊时间段的综合失败率相似。Pareto分析显示，血流动力学控制和流程及时性导致了超过90%的综合失败，而非计划中的麻醉转换贡献较小。调整后，工作时间之外的腹股沟穿刺与麻醉流程可靠性或90天功能结果无关。手术时间较长、年龄较大和基线平均动脉压较高与可靠性失败独立相关。

结论

在具有24/7连续内部麻醉覆盖的成熟EVT系统中，工作时间之外的护理并未导致麻醉流程可靠性降低或临床结果恶化。尽管功能结果得到保持，严格的综合指标显示血流动力学控制和流程及时性存在频繁偏差。这些发现强调了流程层面评估作为诊断质量工具的价值，并指出了EVT麻醉护理中需要重点改进的目标。

引言

血管内溶栓术（EVT）是治疗前循环大血管阻塞（LVO）引起的急性缺血性中风（AIS）的非常有效的方法，但其效果取决于及时和可靠的多学科护理。[1],[2] 即使是轻微的治疗延误在临床上也是有意义的，这使得护理提供的时间差异——特别是在夜间、周末和节假日——成为医疗质量和公平性的关键问题。[3],[4] EVT的成功不仅仅是技术再通的结果，还是及时工作流程和生理优化的同步实现。然而，仅依赖90天功能结果作为成功的衡量标准可能会掩盖成熟系统中的潜在弱点。为了确保长期可持续性和质量，我们必须从仅关注结果的评估转向“以可靠性为中心的流程”。

治疗时间的影响是可量化的且不容忽视的。荟萃分析表明，血管内溶栓术每延迟30分钟，良好的功能结果的可能性就会降低10%。[5] 因此，多学会共识声明建立了严格的工作流程基准：从影像检查到穿刺的时间≤110分钟（75%的患者）；在高容量中心，这一时间≤50分钟。从穿刺到再灌注的时间≤60分钟（70%的患者）。[6]

尽管有这些基准，“非工作时间效应”仍然是一个持续的挑战。大型登记研究如ANGEL-ACT [7] 和 STAR [8] 显示，在夜间和周末工作流程存在显著延误，中位从发病到再灌注的时间延长了近20分钟。有趣的是，这些延误并不总是导致高容量中心的功能结果变差——这一悖论表明成熟系统可能具有内在的韧性，进一步证明了需要综合可靠性指标而不仅仅是临床结果。

除了速度之外，手术过程中的生理环境也至关重要。SEGA试验的最新随机对照试验[9]表明，与清醒镇静相比，全身麻醉（GA）可以改善90天的结果和再灌注率，荟萃分析显示GA使再通率提高了9.0%。[10] 然而，任何麻醉技术的益处都依赖于严格的血流动力学控制。[11],[12] ENCHANTED2/MT试验强调了过度纠正的风险，表明在EVT后追求强烈的收缩压降低（<120毫米汞柱）会造成明显的伤害。[13] 这突显了神经介入团队和麻醉团队之间无缝、可靠过渡的必要性。

实现这些指标的缺失环节是中风团队的组织结构。证据表明，“非工作时间效应”并非不可避免，而是资源分配的失败。常规参与：麻醉师的常规参与（而不是按需参与）显著缩短了从入院到腹股沟穿刺（GP）的时间（68分钟对比81分钟）和在室内的时间（11分钟对比15分钟）。[14] 利用24/7连续内部麻醉和介入放射技术支持的系统已完全消除了非工作时间的差异，无论一天中的什么时间，都能实现从入院到GP时间的平等和90天功能结果的平等。[15]

因此，我们研究了腹股沟穿刺的时间（在工作时间内与工作时间之外）是否与具有24/7连续内部麻醉覆盖的EVT系统中的麻醉流程可靠性相关。通过将麻醉护理视为流程可靠性指标而非临床结果，本研究旨在评估护理提供的时间公平性，识别流程偏差最常发生的地方，并突出高急症神经介入实践中质量改进的实际目标。

研究设计和概念框架

我们在2020年1月1日至2024年8月31日期间，在一家综合性中风中心进行了单中心回顾性队列研究。阿布扎比克利夫兰诊所的机构研究伦理委员会批准了这项研究（A-2024-060; 2024年8月14日），并免除了知情同意的要求。报告遵循了STROBE指南。

该研究采用了与医疗改进研究所（IHI）质量领域相一致的Donabedian结构-流程-结果框架。

次要结果和平衡指标

次要分析检查了综合结果的各个组成部分以及临床结果，包括90天时的良好功能状态（mRS 0–2）、院内死亡率、术中并发症和住院时间，这些都被用作平衡指标。

研究人群和基线特征

最终分析队列包括361名接受EVT的成人，其中256人（70.9%）在非工作时间（OOH）就诊，105人（29.1%）在工作时间内（IH）就诊。两组之间的基线人口统计学、临床、实验室和放射学特征基本相当。（表1）。入院时的NIHSS评分、ASPECTS评分、静脉溶栓率和大多数合并症在两组之间没有显著差异。非工作时间组中血脂异常更为常见（69.9%对比55.2%，p = 0.008）。中风位置和侧别相似。

夜间探索性亚组分析（非工作时间组内）（图4b）

在非工作时间组内，对夜间病例（00:00–06:00）进行了探索性亚组分析，结果显示在整体综合失败率上没有差异。夜间综合失败率为65.7%（48/73），而在其他非工作时间段的失败率为71.0%（130/183）。

然而，夜间失败更多是由血流动力学不稳定引起的（79.2%对比61.5%），而在其他非工作时间段，流程及时性的失败更为常见（65.4%）

讨论

在这个具有24/7连续内部麻醉覆盖的单中心EVT系统中，非工作时间进行的腹股沟穿刺，包括夜间手术，并未导致麻醉流程可靠性降低或临床结果恶化。大多数流程偏差涉及血压管理和流程时间，而麻醉策略的选择在不同时间段保持稳定。

局限性

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  回顾性、单中心的设计限制了我们的结果的普遍性。
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  每3分钟测量一次的非侵入性血压可能会错过短暂的血压低谷，而严格的全有或全无的复合指标可能会将轻微的偏差错误地归类为失败。
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  手术根据腹股沟穿刺时间进行分类，以反映人员配置和系统启动时的情况；然而，后期疲劳效应可能无法完全捕捉。值得注意的是，只有少数病例（n = 10，<3%）在非工作时间开始

结论

在这个具有24/7连续内部麻醉覆盖的成熟血管内溶栓系统中，非工作时间进行的腹股沟穿刺并未导致麻醉流程可靠性降低或临床结果恶化。尽管功能结果得到保持，严格的综合指标显示血流动力学控制和流程及时性存在频繁偏差。这些发现表明，在结构健全且整合良好的中风治疗路径中，

关于写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备和修订本手稿及其补充数据时，作者使用了Paperpal和GPT 5.2聊天工具来提高手稿和补充数据的可读性和语言质量。使用这些工具后，作者根据需要修改了内容，并对出版物的内容承担了全部责任。

CRediT作者贡献声明

Vinay Byrappa：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 初稿，方法学，调查，数据分析，概念化。Amit Jain：撰写 – 审稿与编辑，监督。Nitin Manohara：撰写 – 审稿与编辑，数据管理。Massimo Lamperti：撰写 – 审稿与编辑，监督。

伦理批准

该研究获得了阿布扎比克利夫兰诊所的机构研究伦理委员会批准（A-2024-060；2024年8月14日），由于其回顾性设计和使用了去识别数据，因此免除了知情同意的要求。

资金

该研究未获得公共、商业或非营利部门的任何特定资助。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

作者衷心感谢Vihaan Jain在2023年研究期间在收集和输入血流动力学数据方面的辛勤协助。他的贡献对于确保用于分析的数据集的完整性和准确性至关重要。