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2016年腦血管疾病防治基金會高明見教授優秀論文獎 從心率變異度看腦中風

作者:陳志昊 (亞東紀念醫院神經內科主治醫師)

感謝今年的腦中風學會,讓我得到了此優秀論文獎。此獎項是由高明見教授及腦血管疾病防治基金會贊助,為了鼓勵臨床醫師參與國際三大腦中風學會(美國中風學會,歐洲中風學會及世界中風學會)的年會發表壁報或口頭論文所設置。本人今年首度參與美國中風年會(International Stroke Conference, ISC),很幸運地投稿壁報論文有被甄選上,也讓我能進這號稱中風學界的「大觀園」開開眼界。

我的題目是 “Impact of Supratentorial Intracerebral Hemorrhage Location on the Complexity of Heart Rate Variability”。這個研究是與台大醫院湯頌君醫師合作,針對急性腦中風病患分析心率變異度後的一系列研究。以往有些研究發現在急性中風時,病患的心律變異度可能會下降,但透過傳統的線性分析方式卻可能沒那麼準確,因為生物體的各種生理訊號其實是基於非線性變動的,因此近年來發展出的非線性方法中,多尺度熵(Multiscale Entropy, MSE)分析就成了好用的工具。經過MSE分析後,心率變異度的RR intervals就會變成一個單一數值,我們稱之為 Complexity Index。若此數值愈大,代表訊號複雜度愈高。在2015年的JNNP由我們團隊的一篇研究就顯示,非心房顫動的急性中風個案其心律複雜度顯著較低,且MSE分析下的Complexity Index可做為預測不良預後的獨立因子 [1]。另一篇文章發表在2015年的Scientific Reports,發現急性缺血性中風病患裡,較低的 Complexity Index也是預測中風惡化(Stroke-in-evolution) 的獨立因子 [2]。

本次的研究則更進一步去追根究邸去探討,中風的「位置」是否會對心率變異度有影響呢?傳統上認為自律神經在腦部的控制中樞可能位於雙側的腦島(insula)、前扣帶迴(anterior cingulate)及下視丘。較少研究去探討出血性腦中風(ICH)與心臟自律神經的關連性,但其實ICH的位置常比缺血性腦中風更好界定、體積也比較容易計算,因此我們就想從中著手,去看天幕上ICH病患其出血位置與心率變異度的關係。

我們共收納了93位病患,其中40位出血位置在基底核、35位在視丘、18位在皮質。三組病患中皮質出血者明顯較老、出血量也較大。但三者的NIHSS分數及ICH score並沒有明顯差異。三組病患若用傳統的心率變異度分析(例如SD, RMSSD, LF, HF, LF-HF ratio),則沒有明顯差異,但若用MSE分析的Complexity Index則可發現,相較於基底核(27.9)及視丘(28.5)組,皮質出血組的數值最低(21.6)。此外,在經過年紀性別校正下,Complexity Index也與NIHSS分數、ICH score及ICH volume皆呈現顯著負相關(相關系數分別為-0.26, -0.40, -0.31),且在皮質出血組其負相關性更高。由此可知,皮質出血者可能是因為影響到上述推測的自律神經控制中樞,加上皮質組通常出血量較大,因此使得心率變異度變低得更明顯。但本研究因為個案數不多,所以沒有將皮質組再區分為是否有影響到腦島、或者左右側,這可待以後收納更多個案後再行討論。

最後還是說點這次去洛杉磯參加ISC的心得吧!可能因為重要的endovascular thrombectomy trials都在 2015 年發表完了,今年沒有太亮眼的臨床試驗,繞來繞去都還是在講去年那些trials的subgroup或者meta-anslysis。但首次參加美國的國際性會議,仍感受到其財大氣粗、有錢好辦事、真正願意花錢投入才能有領先全球的進展的氣勢,會場的完善準備、網站及app的同步更新、以及學術研究的投入資源與人力都不在話下。最後值得一提的是,由於會場就在Staples Center旁邊,因此還趁著開會最後一天去看了現場的NBA: 湖人對馬刺!能親眼看到即將退休的Kobe Bryant以及Tim Duncan同場演出也算不枉此行了!

參考文獻

  1. Tang SC et al., Complexity of heart rate variability predicts outcome in intensive care unit admitted patients with acute stroke. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2015;86(1):95-100
  2. Chen CH et al., Complexity of Heart Rate Variability Can Predict Stroke-In-Evolution in Acute Ischemic Stroke Patients. Sci Rep., 2015;5:17552

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