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Method Article
在这里,我们提出了一种方案,使用床旁超声测量股四头肌厚度来评估围手术期的虚弱程度。这种方法为传统评估方法提供了一种实用、无创的替代方案,通过快速识别虚弱的患者,有可能加强围手术期护理。
虚弱是手术患者一系列不良结局的重要预测指标,包括机械通气时间增加、住院时间延长、意外再入院、中风、谵妄和死亡。然而,在临床环境中用于筛查的可及工具是有限的。腰大肌计算机断层扫描是目前测量虚弱的标准成像设备,但它昂贵、耗时,并且患者会受到电离辐射。最近,床旁超声 (POCUS) 的使用已成为确定虚弱存在的潜在工具,并已被证明可以准确预测虚弱和术后结果。在本文中,我们将描述股四头肌的图像采集,并解释如何使用它们来确定虚弱和预测术后不良事件。我们将提供有关探头选择、患者定位和故障排除的信息。演示中的图像将用于展示 POCUS 技术和示例结果。本文将讨论这些图像在医疗决策中的使用和潜在的局限性。
随着全球平均预期寿命的延长,对 65 岁以上的患者进行的手术数量越来越多1。与年轻患者相比,虚弱在这些患者中更为常见,并且代表了对压力源(包括手术)的生理脆弱状态 2,3,4。在许多外科亚专业中,术前虚弱与术后不良事件的风险较高有关 5,6,7,8,9,10,11,12,13,包括更长的住院时间 10,14,丧失独立性15,16,再入院率17,18,成本增加14,死亡率 10,18,19,20。因此,围手术期医疗团队在术前决策时考虑患者的虚弱程度至关重要。
诊断虚弱最常用的方法包括 Fried 虚弱表型,它由五个因素组成,包括疲惫、虚弱(通过握力衡量)、慢走速度、体重减轻和低体力活动水平21。然而,该量表主要是为门诊服务设计的,在围手术期可能过于耗时。此外,它需要患者的合作,对于精神状态改变的患者来说是不切实际的。此外,CT 扫描用于评估肌肉质量以诊断肌肉减少症,这有助于评估虚弱程度。然而,虽然有效,但 CT 扫描在资源分配方面存在实际挑战,并使患者暴露于电离辐射,尤其是在围手术期。22 因此,需要床边测试,以快速准确地识别肌肉质量减少的术前患者,从而标记出手术风险较高的患者。
最近,Canales 等人报道了一种使用床旁超声在术前筛查虚弱的方法23。他们发现股四头肌厚度准确预测了虚弱,并且是术后出院到专业护理机构和谵妄的独立预测因子。股四头肌位于大腿前部,由四个肌肉腹部组成:股直肌、股内侧肌、股外侧肌和股中间肌24。在术前使用床旁超声进行虚弱筛查比 Fried 虚弱评估和 CT 成像更具优势。床旁超声实时提供生理参数(例如肌肉质量和质量)的客观测量,从而允许立即进行无创评估。这种方法更实用、更高效,并且适用于可能无法接受传统评估的患者,从而增强围手术期风险分层并改善结果23。
本文将详细介绍如何获得股四头肌的床旁超声测量值(包括探头选择、患者定位和故障排除),并讨论这种测量在围手术期环境中的影响。
在涉及人类参与者的研究中执行的所有程序均符合机构和/或国家研究委员会的道德标准以及 1964 年赫尔辛基宣言及其后来的修正案或类似的道德标准。
注意:检查可以使用低频曲线 (2-5 MHz) 或中高频线性探头 (6-12 MHz) 进行,具体取决于患者的体型、探头可用性和提供者的偏好。对于图形和扫描,使用了曲线探头(C35xp,SonoSite M-Turbo)。
1. 股四头肌扫描技术
2. 股直肌扫描技术
通过实施该协议,使用实时超声测量股四头肌厚度,可以准确评估虚弱指标。按照本协议中概述的步骤,我们对患者进行了定位并选择合适的超声探头,以实现股四头肌的最佳可视化。
这项技术成功的关键是将探针精确放置在大腿前部,长度约为 ASIS 到髌骨上缘的 60%,探针垂直于肌肉的长轴23 (图1)。这允许清晰和清晰的股四头肌图...
先前的研究表明,POCUS 可用于估计肌肉厚度,包括股四头肌,其准确性可与 CT 扫描相媲美 26,27,28。股四头肌厚度的超声测量与虚弱相关,可用于预测某些术后结果23。此外,这种方法在其他诊断虚弱的方法可能不切实际的情况下很有帮助,例如在术前环境中,或者患者或提供者无法参加长时间的检查。
作者均没有任何利益冲突需要披露。
没有。该项目没有收到任何资金。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
High Frequency Ultrasound Probe (HFL38xp) | SonoSite (FujiFilm) | P16038 | |
Low Frequency Ultrasound Probe (C35xp) | SonoSite (FujiFilm) | P19617 | |
SonoSite X-porte Ultrasound | SonoSite (FujiFilm) | P19220 | |
Ultrasound Gel | AquaSonic | PLI 01-08 |
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