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2018臨床醫學類論文獎優等 - 腦出血位置與心律變異度之關係

作者:陳志昊 (國立臺灣大學附設醫院神經部主治醫師)

首先,非常感謝腦中風學會這次的厚愛,讓本團隊的研究能再次得獎,但也是我第一次得到學會論文獎。為何說再次呢? 因為本研究的初步結果於2016年曾在International Stroke Conference發表,也因此有幸得到當年高明見教授優秀論文獎。但文章投稿過程有時總沒那麼順利,經過了將近一年多的掙扎與修改,才終於在今年有機會刊登出來。

本研究主題是 “Impacts of Supratentorial Cerebral Hemorrhage Locations on the Complexity of Heart Rate Variability in Acute Stroke” [1],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。過往的兩篇研究發現[2,3],急性中風時,病患的心律變異度可能會下降,而且利用較新的非線性方法之多尺度熵(Multiscale Entropy, MSE)分析,可發現急性中風個案相較於正常對照組,其心律變異度顯著下降(代表訊號複雜度低),而且可用來預測中風後的不良預後;此外在缺血性中風病患裡,較低的心律變異度也是預測中風惡化(Stroke-in-evolution)的獨立因子。

那本次研究為何會針對腦出血呢? 主要是因為腦出血的「位置」較能夠明確用簡單的神經影像去區分、並算出體積,而能夠拿來與量化的心律變異度做相關性分析。過往相關的腦–心研究多半著重在缺血性中風上,並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,但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。本研究我們共收納了93位天幕上腦出血之病患,40位為基底核出血、35位視丘出血、18位皮質出血,另有50位無腦中風之控制組。整體來說,腦出血病患之MSE數值明顯較低(26.9 vs 33.6; 圖一),而出血之三組病患中,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。最後,較低的MSE、相較於傳統的線性分析方法,可以獨立預測腦出血的不良預後。

由本研究可知,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,因此使得心律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。另外就是本文章在投稿過程中,真正體會到了何謂「向reviewer學習」。我們以往兩篇研究投稿時,reviewers多半著重在臨床部分的優缺點,但這次投稿的其中一位reviewer卻很可能是這塊領域(MSE)的一位大師,因此他完全著重在詢問我們的數據是如何分析、如何處理雜訊、用了多長段的心電圖、以及是否有用特殊的校正等等,而且還附上了好多篇references請我們參考。我還記得當我投了好多家雜誌,總算給我revision的機會,但打開信第看到長長一大段的questions時,簡直不知如何是好。畢竟我們的心電圖數據分析,是有賴台大電機系的老師及博士生幫忙處理的,因此專家問題還是得找專家解決,在與電機系的團隊討論後,還真的能從reviewer建議的文獻裡面找到一些方法來確認我們的數據是否正確。所幸回覆一次之後,reviewer就很仁慈地認可了我們的研究,這篇文章也才在延宕多時之後、有機會刊登出來。

圖一

參考文獻

  1. Chen CH, Tang SC, Lee DY, et al., Impact of Supratentorial Cerebral Hemorrhage on the Complexity of Heart Rate Variability in Acute Stroke. Sci Rep. 2018;8(1):11473.
  2. Tang SC, Jen HI, Lin YH, 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
  3. Chen CH, Huang PW, Tang SC, 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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