人体实验性低血容量和复苏过程中的无创心输出量和每搏输出量

British Journal of Anaesthesia 106 (1): 23–30 (2011)Advance Access publication 4 November 2010 .

doi:10.1093/bja/aeq295CARDIOVASCULAR人体实验性低血容量和复苏过程中的无创心输出量和每搏输出量监测Monitoring non-invasive cardiac output and stroke volumeduring experimental human hypovolaemia and resuscitationA. T. Reisner 1, D. Xu 2, K. L. Ryan 3, V. A. Convertino 3, C. A. Rickards 3 and R. Mukkamala 2张梁 译 李民 郭向阳 审校1

2

＊Department of Emergency Medicine, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USADepartment of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, MI, USA3

United States Army Institute of Surgical Research, Fort Sam Houston, TX, USA＊Correspondingauthor.E-mail:*********************要点●心输出量（cardiac output，CO）和每搏输出量（stroke volume，SV）的无创监测背景：方法目前有多种，但关于这些方法的性能对比尚不清楚。21名健康受试者接受逐渐增加的下肢负压（lower body negative pressure，方法：LBNP）直至出现晕厥前期症状，这时的受试者处于中心性低血容量状态，然后通过解除负压状态，模拟完整的复苏过程。测量方法采用胸部生物电阻抗（electrical

bioimpedance，EBI）和三种通过动脉压力（ABP）波形计算CO和SV的方法：Modelflow（MF）法、长时程（long-time interval，LTI）法和脉搏压力（pulse pressure，PP）法。我们计算接受者操作特征曲线下的面积（areas under receiver-operating

characteristic curves，ROC AUCs），以此为度量单位评价不同测量方法在各种下肢负压水平下的辨别能力。LTI和EBI在渐进性低血容量和复苏过程中测得的SV数值下降程度相似（相关系结果：数0.83），在下肢负压（－60 mmHg）时和复苏（0 mmHg）时，LTI和EBI测得的SV的ROC AUCs分别是0.98和0.99。在渐进性低血容量过程中，MF测得的数值和其ROC

AUCs也都呈下降趋势，但是在复苏后，MF-CO没有回到基线水平，得出较低的ROC

AUCs（ΔROC AUC范围，–0.18~–0.26，P<0.01）。PP在低血容量过程中也下降，但是在某些LBNP水平，其监测能力较差，并且PP在复苏过程中未能恢复，得出较低的ROC曲线（P<0.01）。LTI、EBI和MF能够反映渐进性低血容量过程。PP在低血容量过程中降低，但其结论：降低的幅度低于实际的SV降低数值。PP和MF在复苏过程中的监测能力较弱。动脉压，测量；血液，丢失；心血管系统，反应；设备，finapres；监测，心肺关键词：Accepted for publication: 5 September 2010 采用可控制的下肢负压模拟人体的低血容量状态和复苏过程。● 胸部生物电阻抗和长时程动脉压力（arterial blood

pressure，ABP）分析方法是最有辨识力的监测方法。● 基于ABP分析的Modelflow法对监测低血容量状态有效，但对复苏过程的监测能力低。● 脉搏压力法可以监测低血容量和复苏，但是对每搏输出量的变化监测能力较低。持续性出血是发生低血压和休克的一个重要原因，会导致很多患者的并发症和死亡率增加，如外伤、手术和接受抗凝治疗等的患者。因此，越早发现出血，医疗工作者就能越早开始容量治疗或采取止血措施。此外，对容量复苏效果的评估也很重要，例如，对于积极的容量治疗仍然失败的患者可能需要采用外科治疗手段，而容量治疗成功的患者要考虑有无过度复苏的危险，不同情况应区别对待。然而，常规的生命体征监测，如动脉压（arterial blood

[1,2][2-4]和心率（heart rate，HR）并不能很精pressure，ABP）确地预测低血容量状态。因此，人们对于能够发现并且量化血管内容量丧失和复苏终点的新型无创监测方法很感兴趣[2,5]。理论上，与常规的生命体征监测相比，心输出量（cardiac output，CO）和每搏输出量（stroke volume，SV）Published by Oxford University Press on behalf of the British Journal of Anaesthesia 2010.

无创心输出量和每搏输出量监测监测能够对循环状态做出更精确的评估。目前已经有多种使用无创仪器进行CO监测的方法，这些方法可能对很多患者有益。其中一些方法通过分析ABP波形计算CO的变化；重症监护病房（intensive care unit，ICU）中的患者常规通过动脉导管来监测外周ABP，而对于非危重患者，则是采用经过FDA批准用于临床的设备，如Finometer，其能够无创性地测量外周ABP[6]。Modelflow算法（CO-MF和SV-MF，from Finapres Medical Systems, Amsterdam, The

Netherlands）通过把每次搏动形成的ABP波形代入一个三元的非线性动脉模型来计算CO[7]。100多年前，已经有人指出脉搏压与SV有独立的定量相关性（SV-PP）。因此，PP和HR的乘积（CO-PP×HR）能够反映CO的相对变化[8]。目前已经有几种基于PP代替SV的原理生产的、商业化的、从ABP推导出CO的设备。FloTrac（Edwards Lifesciences,

Irvine, CA, USA）测量方法就是基于“脉搏压与每搏输出量之间存在比例关系的生理学前提”[9]，而PulseCO（LiDCO Ltd, London, UK）主要依据PP进行自动相关的脉搏功率计算[10]。最近又开发出另一种也是通过ABP计算CO、但算法不同的分析方法，即长时程法（CO-LTI和SV-LTI）。这种方法是通过分析连续的ABP波形，从每次搏动波形的内在或不同搏动之间波形的变化提取信息，从而计算出CO[11]。LTI方法的目的是要总结出一种不受决定个体波形的波反射和传播现象影响的算法。最后，生物电阻抗心动描记法（CO-EBI和SV-EBI）是根据胸部血流量变化（心脏的充盈和搏动所致）与胸部电阻抗变化之间的相关性来计算CO[12-14]的。EBI需要一套粘贴于患者胸部的电极片和专用的仪器，发放通过胸部的微弱电流并测量胸部电阻抗。上述每一种无创CO监测方法都将方便临床医生精确监测有出血风险的患者的循环状态。在本研究中，我们将这些方法应用于健康受试者，通过逐渐增加受试者的下肢负压（lower body negative pressure，LBNP），建立中心性低血容量的实验模型[15]。然后观察这些监测方法在实验模型上是否能够很好地发现渐进性的低血容量，辨识低血容量和血容量恢复。本研究大大扩展了一系列已经在会议上报道过的预实验结果[16]。这项研究的价值主要体现在两个方面：第一、本研究将多种CO监测方法同时应用于一组统一的受试者做对比；实验设计消除了不同的患者和临床条件下进行对比研究所必然产生的不准确性[17,18]；第二、由于缺乏完美的参照指标，使得监测CO的临床试验非常复杂：由于目标预后指标并不确定，“真实的”CO也可能是造成误差的原因。我们采用实验方法产生标准化的循环不稳定状态，以便受试者的循环状态可以得到精确调控，从而增强这项对比研究的可信度。方法下肢负压本研究通过了布鲁克军医中心（位于美国德克萨斯州的萨姆休斯顿）伦理委员会的批准。21名年龄在27~52岁、血压正常、没有慢性心肺疾病的健康受试者参加了研究。女性受试者在实验前进行了尿液检查以确认她们没有怀孕。所有受试者保证拥有正常的睡眠节律，避免体力活动，禁用咖啡因和其他自主神经兴奋剂。在每次实验前的培训阶段，所有受试者都会获得有关实验过程和相关风险的口头报告和书面说明，并使他们熟悉实验室环境、研究方案和操作规程。所有的受试者均签署自愿参与实验的知情同意书。本实验采用LBNP这种高度可重复性的实验方法在受试者身上引起中心性血容量丢失，从而模拟出血过程[15]。受试者取仰卧位，并置于LBNP舱内，身穿特制的用于在受试者和LBNP舱室之间形成密封的橡胶裙。对受试者的下肢（髂嵴以下）施加负压，驱使血液从上身分布至下肢和骨盆。受试者接受的LNBP实验方案包括：先是5分钟的基线期，然后顺序接受–15、–30、–45、–60、–70和–80 mmHg的负压各5分钟。并非所有的受试者都接受所有水平的LBNP。如果受试者的ABP收缩压急剧下降超过15 mmHg，并且出现晕厥前症状和体征，例如心动过缓、恶心和头晕眼花则终止LBNP。一旦出现这些症状和体征（即血流动力学失代偿），即去除LBNP，将舱内压迅速恢复至大气压（0 mmHg）。停止LBNP后以及下肢血液回流的过程中，我们继续收集数据5分钟（“恢复期”），这是模拟低血容量患者完整的容量复苏过程（在LBNP停止后，被LBNP滞留的血管内液体立即回流，大部分水肿也会在数分钟内被再吸收）[19]。测量使用4导联心电图持续监测HR和II导联波形。使用CO-EBI（HIC-2000；Bio-impedance Technology, Inc.,

Chapel Hill, NC, USA）无创测量每搏SV。CO-EBI技术是将两个表面电极放置在颈根部，另外两个表面电极放置在腋中线胸骨剑突水平，然后测量胸部在低强度（4 mA）、高17

频率（70 kHz）的交流电刺激下的胸部电阻抗的变化。根据Kubicek方程计算SV，此公式内包含的参数有：Z0——胸部阻抗基线值；dZ/dt——阻抗随时间变化值；ρ——血液在100 kHz的平均电阻率（150 Ωcm）；L——两个电极的平均距离（cm）；T——通过dZ/dt和ECG波形测得的心室射血时间（s）[12]。CO-EBI由SV-EBI和HR的乘积得出。持续无创ABP监测使用Finometer（Finapres Medical

Systems, Amsterdam, The NetherlandsPenaz的容积钳原理），这种方法采用[20]。在500 Hz频率收集记录所有连续的波形数据，并直接通过商业化硬件和软件（WINDAQ；Dataq

FinometerInstruments, Akron, OH, USASV和自动输出使用CO-MF方法从ABP）输入到计算机。波形计算出的CO[7,21]。每次搏动的数据都直接记录到数据采集系统，并被转换为Excel电子数据表格以便分析。附加数据处理安装于Matlab的软件系列执行程序（Mathworks，Natick，MA）可离线处理连续的ABP数据，计算CO-LTI[11]和CO-PP×HR（PP是收缩压和舒张压的差值）。每个参数（CO-EBI、CO-MF、CO-LTI、CO-PP×HR）均根据各受试者的基线值进行标准化处理。因此，所报告的测量数值均代表与基线值比较得出的相对值或百分比。不同负压水平下以及复苏期的每个测量参数的组均数（%），通过计算所有受试者数值的平均数得到。SV-LTI等于CO-LTI除以HR。为了量化基于ABP波形分析技术测得的参数之间的关系，我们采用配对关联系数分析统计所有测量参数与EBI参数的关系。渐进性低血容量的检测和低血容量与复苏的辨别我们对比了测量参数对任意两个水平的下肢负压的辨别能力。对每个LBNP水平（即–15、–30、–45、–60 mmHg和恢复时）获得的所有受试者的数据，我们特别计算了测量参数的接受者操作特征（receiver-operating characteristic，ROC）曲线，并且使用ROC曲线下面积（AUC）评价测量参数的性能。LBNPROC AUC的能力。如果所有受试者在能够定量分析测量参数区分两种不同水平–30 mmHg下测得的全部测量数据均低于其在–15 mmHg下的测量数据，则该测量参数的AUC为1.00（表明测量方法能够完全区分这两种状态）。相反，如果在–30 mmHg下测量的数据分布与–15

mmHg的完全重叠，则测量参数的AUC为0.50（表明测18Reisner

et al.量方法根本不能区分这两种LBNP水平）。对AUC更广义的解释如下：AUC为0.50表示将来自不同级别的两个个体（即先期测试概率相等）进行准确分类的可能性为50%；而AUC为1.00表示分类的精确度为100%[22]。在本研究中，两个测量参数的ROC AUCs的统计学差异使用Hanley-McNeil[23]方法对配对数据进行检验。耐受个体与不耐受个体的辨别能力所有受试者均可耐受LBNP至–60 mmHg至少90 s（90 s是计算CO-LTI所必需的时间）。21名受试者中，有8名不能耐受LBNP –70 mmHg至少90 s（即LBNP在–70 mmHg水平时，在达到90 s之前就感到晕厥前期症状），这些受试者被定义为“低耐受性个体”。余下的13名受试者能够耐受LBNP –70 mmHg至少90 s，这些受试者被定义为“高耐受性个体”（当按照实验方案继续减压时，其中有9名高耐受性受试者还能够耐受LBNP –80 mmHg至少90 s）。我们检验了不同测量方法在–60 mmHg时测得的CO和SV参数，以确定其是否能区分出高耐受性和低耐受性受试者。我们还计算了ROC曲线并且使用Hanley-McNeil[23]方法对配对数据进行了检验。结果渐进性低血容量的检测CO-EBI、CO-LTI、CO-MF和CO-PP×HR的组均数见图1（A）。CO-PP×HR不随LBNP的增加而下降。实际上，平均起来，在LBNP达–60 mmHg时，CO-PP×HR甚至是增加的。在这个实验方案中，因CO-PP×HR未能提供最基本的监测渐进性中心低血容量的指标，所以我们没有报道有关CO-PP×HR的进一步结果。CO-LTI，CO-MF和CO-EBI在逐步减压的过程中是降低的。ROC AUC分析表明，在–15、–30、–45和–60 mmHg的负压水平，这些方法在统计学上具有相同的分辨能力（见表1）。SV-EBI、SV-LTI、SV-MF和SV-PP的组均数见图1（B）。SV-LTI、SV-MF和SV-PP在逐步减压过程中随LBNP的变化而变化（见表2）。ROC AUC分析表明这些方法在–15、–30、–45和–60 mmHg的负压水平，有统计学上相同的分辨能力。PP也降低，但不可靠，其AUCs低于、有时甚至显著低于其他测量参数。各方法测定的CO与CO-EBI的相关系数如下：CO-LTI：CO-EBI 0.64（95% CI，0.51~0.74），CO-MF：CO-EBI

0.52（95% CI，0.36~0.65）。

无创心输出量和每搏输出量监测各方法测定的SV与SV-EBI的相关系数从最高到最低分别是：SV-LTI: SV-EBI为0.83 （95% CI，0.76~0.88），SV-MF:SV-EBI为0.77（95% CI，0.69~0.85）和SV-PP: SV-EBI为0.60（95% CI，0.46~0.71）。从图1可以看出，不同测量方法测得的SV的变化范围较宽，而CO的变化范围较窄。因此，SV测量参数间的相关性大于CO测量参数间的相关性。对低血容量和复苏的辨别力CO-LTI和CO-EBI随减压而变化（见图1）；在恢复过程中回到接近基线水平。CO-MF随减压而变化，但在恢复过程中CO–MF仅回到基线值的87%，相当于LBNP为–30和–45 mmHg时的CO-MF的平均值。对LBNP和复苏期的辨别能力，CO-LTI与CO-EBI在ROC AUCs方面颇为相似：它们的ROC AUCs平均差异是–0.00（标准差0.01）。这两项指标在区别低血容量症和正常血容量状态（即终止LBNP，模仿完全复苏）方面都优于CO-MF。这些差异在任何LBNP水平都有统计学意义（见表1）。在对所有方法的对比中，无论采用何种测量方法所得的SV与相应的CO测量指标相比都更有辨别力（即有较高的ROC AUCs）。不同的测量方法获得的SV测量指标之间的对比发现，SV-LTI和SV-EBI在辨别LBNP和复苏时具有相同的ROC AUCs：其ROC AUCs的平均差异是–0.01（标准差0.01）。在两个LBNP水平，SV-LTI和SV-EBI识别低血容量和复苏状态的能力都优于SV-MF（见表2），在所有LBNP水平都优于SV-PP。辨别高耐受性和低耐受性受试者的能力辨别高耐受性和低耐受性受试者（例如，哪些受试者在接受增强的负压水平时其血流动力学失代偿的风险更大）的最好指标是评估哪些受试者在LBNP –60 mmHg时SV-LTI的下降值最大（见表3）。SV-LTI的ROC分析算出AUC=0.86，高耐受性受试者SV-LTI保持不变，而低耐受性受试者的SV-LTI较低。SV-LTI的ROC AUC显著高于SV-EBI和SV-MF，但并非明显优于SV-PP（见表3）。有趣的是，CO-MF的ROC AUC是0.40，这意味着CO-MF不变却代表受试者是低耐受性的。讨论在本研究中，我们采用可精确调控的实验流程-LBNP，先诱导，再将其解除，产生一个标准的循环波动，然后对比四种无创CO和SV测量方法的诊断能力和局限性。LTI和EBI分别基于脉搏波形分析和胸部生物电阻抗原理，这两种方法测量得到的CO和SV有相同的ROC

AUCs和诊断预测能力。第三种监测手段——MF，在整个渐进性低血容量过程中的诊断能力与LTI和EBI相同。PP在渐进性低血容量过程中也下降，但监测数值不可靠，与其他测量参数相比有较低的AUCs。PP的减少低估了SV的减少；这一点可被CO-PP×HR在渐进性LBNP过程中反常地增高所证明。模拟复苏后（即终止LBNP），MF和PP仍然降低，表明这两种方法辨别正在发生的低血容量状态（例如LBNP为–30或–45 mmHg，见表1）和正常血容量状态的能力较差。CO-EBI和CO-LTI两种监测方法更适于监测接受容量复苏的低血容量症患者。就实际要求而言，CO-EBI监测需要将电极片放置在颈部和胸部，但这些部位有可能位于手术切口、创伤部位或两者皆是（例如烧伤）的范围内。另外，与健康受试者相比，CO-EBI也不适用于高危重症患者和胸部解剖异常（例如肺切除术后）或胸腔积液（例如胸膜渗出、肺水肿、急性呼吸窘迫综合征）的患者，因这些临床状况均会导致结果出现偏差[12,13,14]。LTI监测要求有ABP波形，这可以通过留置动脉导管获得，也可以使用无创的指套式设备，例如Finometer（本实验中采用），它是采用Penaz的容积钳方法。临床上，一项能精确地预测即将发生的心血管虚脱事件的循环监测参数非常有用。因此，我们评估了哪一项测量参数能够最好地预测不能耐受最高水平的LBNP的受试者。我们发现在–60 mmHg负压时，SV-LTI是预测能耐受最高强度LBNP受试者（详见方法部分和表3）的一个强有力的预测指标（ROC AUC 0.86）。SV-LTI的ROC AUC显著高于SV-EBI（AUC 0.61）和SV-MF（AUC 0.54）。通常，SV较CO更能预测耐受性。然而矛盾的是，CO-MF的AUC<0.50，这意味着在–60mmHg时的CO-MF降低程度最大的受试者其耐受性最高，这与直觉相反（并且也和之前的研究结果不一致）[24,25]。总之，在识别哪些受试者对高水平的LBNP的耐受力较弱时，SV-LTI的能力最强。与其他测量参数相比较，SV-LTI是对循环状态评估最有效的参数。LTI与MF都基于对ABP波形的分析，但有趣的是二者的诊断能力却不相同。CO-MF的三元素模型是“集成参数”模型的实例，其将复杂、发散的系统（在这一实例中指动脉分支系统）用一系列简单的、能够反映其实质的元素19

Reisner

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(A) 不同监测方法测得的CO和 (B) 不同监测方法测得的SV。不同LBNP水平下，受试者 (n=21) 监测参数的组均数以受试者的基线值的百分比表示。垂直于数据点的部分代表非重叠的95% CI。–60 mmHg后，一些受试者在复苏前继续接受–70和–80 mmHg的负压；详见正文。[26]所表示。（以PP替代SV是“集成参数”模型的另一个实例。）脉顺应性的函数，被用于推算PVR，而MAP和PVR的比值可推算CO。理论上，当动脉顺应性发生改变时LTI-CO变得不准确（这种方法假定动脉顺应性忽略不计），但是最近的报道表明动脉顺应性不是导致误差的主要因素[11,28]。本报道中，LTI与另一种原理截然不同的监测方法——EBI的表现具有相当的可比性。LTI法的潜在局限性是：与EBI相比，LTI反映快速即数秒内发生的CO和SV的变化的速度较慢。LTI也不能反映每搏变化。目前，还没有商业化LTI产品。PP对诊断渐进性低血容量状态具有一定价值（见表2），但是其诊断能力低于SV-LTI和SV-EBI，这种差距有时甚至非常显著。我们发现PP和SV具有相关性，这是一个预期的结果，之前在其他的研究中也发现了这一点（例如在腹部[29]。同时，我们也大手术过程中，PP和SV的变化高度相关）但脉搏压力的形成受许多因素的影响。例如，压力脉搏的不同频率成分以不同的速度沿动脉前进，并且脉搏波动在受到这些所谓传导动脉分叉处和动脉末端存在反流[27]。效应的影响，ABP波幅（即PP）和波形在不同的动脉部位有很大的差异，因此不能用单一的集成参数模型描述。我们发现PP和CO-MF在复苏期仍在降低，这表明在血容量恢复过程中PP和CO-MF不是可靠的监测参数。我们推测CO-MF方法所依据的单一模型的灵活性有限，不足以解释复苏期ABP波形改变和波幅降低的原因。LTI的开发是为了解决影响单个压力脉搏的传递效在跨越多次搏动的较长的时间窗内分析ABP时，影应[11]。响其上升或降低的因素较少：较长的时间窗内ABP的波动纯粹反映心脏射血功能和动脉系统顺应性及总的外周血管。原因是在较长阻力（peripheral vascular resistance，PVR）的时间窗内，传递效应可以忽略不计（就像一颗小鹅卵石投入一个大池塘中溅起的水波在一分钟内就会平静，来回往返的脉搏波和其反射波在动脉血管系统内也是如此）。LTI使用的数学方法分析了一连串心跳产生的ABP，并评估每一次心跳的影响。特别值得一提的是，这种算法能够产生由理论估算所得的单次心跳产生的ABP波形。LTI方理论估算法基于著名的被称为系统识别的工程学技术[11]。所得的ABP波形的后半部分，其反射波和传递效应逐渐消失，这与真实的物理效应即反射波和传递效应随时间而慢慢减小的现象一致。这些ABP波形的后半部分是PVR和动要注意到PP降低的幅度低于SV降低的幅度，也就是说PP和SV有相关性，但并不具有严格的比例关系。PP*HR计算出的CO在渐进性LBNP过程中反常增加的现象突出表明了这一事实。此外，在复苏后，PP也低估了复苏后的SV。有人曾研究了体位改变对血流动力学变化的影响，结果发现：在体位改变时，与脉搏压相应发生的变化相比，心搏指数我们的发现与其结果一致[30]。有更显著的下降。我们的结果表明：任何假定PP可以定量替代SV的算都需要进行相当法，如FloTrac方法[9]和PulseCO方法[10]，大的调整。因PP和SV这两个测量参数并不成比例，我们推测此发现可以解释为什么基于PP的算法在一些临床报告20

无创心输出量和每搏输出量监测

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Reisner

et al.以–60 mmHg时的CO和SV的ROC AUCs (95% CI)

表3 SV和CO参数在-60 mmHg下肢负压时对高耐受性和低耐受性受试者的判别能力。作为区别13名高耐受者 (能够耐受至少–70 mmHg的LBNP) 和8名低耐受者 (不能耐受–70 mmHg的LBNP) 的指标。LTI：长时程方法；MF：Modelflow法；EBI：生物电阻抗法；PP：采用Finometer设备测量的脉搏压法。灰色方块：经Hanley-NcNeil配对检验具有显著统计学差异的ROC AUC。＊SV-MF显著低于SV-LTI (P<0.01)；†

CO-MF显著低于CO-LTI (P<0.05)；‡

SV-EBI显著低于SV-LTI

(P<0.05)。LTI�博�出量心�出量0.86(0.68~1.00)0.66(0.40~0.92)MF0.54 (0.28~0.80)0.40 (0.14~0.66)†

＊EBI0.61 (0.35~0.87)0.49(0.23~0.75)‡PP0.79(0.57~1.00)0.55(0.29~0.81)研究中显示可靠性不一致[31]。Sun及其同事的研究中采用Liljestrand和Zander[32]提出的CO-PP*HR基础上的变异参数（即PP×HR根据MAP调整以使之与动脉顺应性相适应）。在Sun等[33]的报道中，这一方法适用于ICU患者，这些患者以外周血管阻力相对较少变化的老年患者为主。然而，在我们的研究中，PP×HR/MAP不随LBNP的进展而降低（数据未显示）。另一个关键的推论是从ABP推算CO的算法在不同条件下的不同人群中的准确性不同，这再次表明有必要在不同受试人群中进行直接比较[17,18]。本研究有几项不足之处。第一，本研究是针对健康受试者在实验室条件下进行的，不能等同于严格的临床应用过程。例如，在实际临床应用中可能存在更多的测量误差，或其他混杂因素，如血管升压药的输注。然而，本研究设计可提供明确的研究结果，这是临床研究不可能实现的，因此控制条件下的实验研究可以与真实条件下的临床研究进行互补。第二，我们采用Finometer法测量ABP。这与通过置入动脉导管进行ABP波形分析有所不同。因此，我们的结果不能推及至采用动脉导管监测ABP的患者。另一方面，有研究表明Finometer是一种测量ABP的有效方法[34]。此外，真正的无创测量CO的方法对于管理绝大多数没有进行有创监测的住院患者非常有用，本报道也阐明了几种不同的无创测量方法的优点和缺点。总之，我们发现使用LTI、EBI和MF监测CO和SV都能追踪渐进性低血容量过程。SV-PP也降低，但PP的降低值低于SV的降低。因此，CO-PP×HR在渐进性LBNP过程中反常地增加。在循环容量恢复后，LTI和EBI测得的CO和SV能够区别低血容量状态和复苏状态，而MF和PP的辨别能力显著较弱。这些结果揭示了不同的无创CO和SV测量方法，尤其是那些假定PP和SV之间存在比例关系的方法，在监测渐进性失血和有效的容量复苏中的效用。22免责声明本文包含的观点和主张仅代表作者的个人观点，不作为官方的或代表美国军方或国防部的观点。本文已被批准不受限制地公开发表。致谢作者感谢志愿受试者为研究所付出的时间和他们良好的合作，感谢Gary Muniz在实验过程中在工程技术上的协助。利益冲突声明2008年，作者曾服务于GE的医疗咨询部门。GE主要销售监测设备，但作者在研究中使用的技术与其并没有任何关系或直接的竞争。资助本研究得到了美国军队MRMC Grant W23RYX6023N603和604，以及NHLBI Grant HL-080568的资助。

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