1. 前言
近十年来，心脏手术总量呈逐年上升趋势。根据《2023 年中国心脏外科和体外循环数据白皮书》统计，2023 年我国心血管外科手术量341804 例， 其中使用心肺转流（cardiopulmonary by pass, CPB） 的手术量为197 937 例， 占比57.9%。研究表明，心脏术中血流动力学的变化与患者术后结局密切相关。血压偏离基线水平较大，不仅会增加心肌缺血的风险，还显著提高术后卒中、神经认知功能障碍以及肾损伤的发生率。
此外，许多研究显示，围术期间， 平均动脉压（mean arterial pressure, MAP）低于脑血流自动调节功能的压力下限，与术后
2. BPV 概述
目前，术中血压监测主要依赖上臂式无创血压监测及有创动脉置管血压监测。上臂式无创血压监测为单次测量且需要测量时间，无法及时捕捉血压快速波动。另外，其测量结果易受袖带松紧度、测量部位、患者
而有创动脉血压监测虽然能够实时测量动脉血压，但缺乏血压变化的连续变量，包括血压波动的幅度、频率等特征，存在一定局限性。BPV 是一个连续变量，它描述了患者在某个时间段内血压测量值的变化程度，反映了血压的变化趋势，并能表示术中血压管理的情况。相较于传统单次血压测量，BPV 能够提供术中更全面、动态的信息，更重要的是，BPV 与术后预后结局联系更紧密。因此，术中BPV 可作为重要的临床指标，用于评估患者的术中血压管理和预后情况。
3. BPV 表达形式
3.1 标准差（standard deviation, SD）
SD 是衡量一段时间内血压测量值离散程度的重要指标，它是评估血压稳定性和波动性的常用指标。
3.2 变异系数（coefficients of variation, CVs）
CVs是通过计算同一时期连续血压值的SD 除以其平均值来衡量血压值的变异程度，反映了血压值的相对波动情况。CVs 较大时，表明血压波动幅度大，稳定性差；反之，CVs 较小时，表明血压波动幅度小，稳定性好。
3.3 平均真实变异性（average real variability, ARV）
ARV 是一种用于评估血压波动程度的指标，它计算的是连续血压测量值之间的绝对差值的平均值。与传统的SD 相比，ARV 能够更直接地反映血压在相邻测量点之间的实际变化，该数值表示了在一段时间内，血压测量值之间平均的波动幅度。
3.4 独立于均值的变异性（variability independent of the mean, VIM）
VIM 是通过特定的复杂数学公式计算，旨在最大程度地减少平均血压对BPV评估的影响，从而更纯粹地反映血压波动本身的特征。然而，其计算复杂、数据要求高、解释难度大以及缺乏统一标准等缺点也限制了其在临床实践中的广泛应用。
3.5 偏离基线血压的幅度与持续时间乘积所得的曲线下面积（area under the curve, AUC）
通过预先设定基线收缩压（systolic blood pressure,SBP），并对血压偏离幅度与时间关系的函数进行积分计算得到，即以超出该预设基线值范围之外（高于或低于）的SBP- 时间曲线总面积[ 通常以每小时标准化，单位为mmHg/（min·h）] 来表现血压控制，反映了血压偏离基线的幅度在一段时间内的累积效应，它能够综合评估血压的整体波动情况。AUC 曾被Solomon Aronson等人用于评价心脏手术中使用氯维地平与
3.6 血流动力学稳定指数（C10%）
Dariusz Gajniak等人设计的一个用于评估血流动力学稳定性的指标，它指的是在整个监测期间内，血压值保持在MAP±10% 范围内的时间百分比。较高的C10% 值表示血压在手术期间大部分时间都保持在相对稳定的范围内，从而反映了良好的血流动力学状态。C10% 作为一种评估血流动力学稳定性的指标，具有直观性、可操作性和相关性高等优点。然而，在应用过程中需要注意阈值设定、监测时长、监测完整性和个体差异性等问题，以确保评估结果的准确性和可靠性。目前C10% 仍在研究和验证阶段，并未广泛作为BPV 的标准化测量方法。
3.7 BPV 表达形式应用现状
在目前，SD、CVs 与ARV 在临床应用中较为常见。SD、CVs 通常采用动态血压监测（ambulatory blood pressure monitoring, ABPM） 获取数据。ABPM 设备可以在规定时间内按照预设的时间间隔（通常为15 ~ 30 min）自动测量血压。通过对这些测量数据进行统计分析，可以得到血压的平均值、SD 等参数。如果无法进行ABPM，家庭血压监测（homeblood pressure monitoring, HBPM）也可以作为一种替代方法。患者在家中按照规定的时间（如每天早晚）和正确的测量方法（如安静休息 5 ~ 10 min后测量）进行血压测量，并记录数据。积累一段时间（如1 ~ 2 周）的数据后，也可以用于计算血压的SD 和CVs。
不过，由于HBPM 测量次数相对ABPM 较少，其准确性可能稍逊一筹。对于ARV 的获取，一些能够进行高频血压测量的设备更为合适。例如可穿戴式连续血压监测设备，它们可以在较短的时间间隔（如几分钟甚至更短）内连续测量血压，这样能够更精准地捕捉相邻血压测量值之间的变化，从而准确计算ARV。但这种设备目前在临床常规应用中还不普及，主要用于一些特定的研究场景或对血压波动监测要求较高的患者。在临床研究中，结合ABPM 数据，通过专门的统计软件或算法也可以计算ARV，不过这种方法在数据处理上相对复杂一些。
4. BPV 在心脏手术围术期的应用研究
目前围术期BPV 的纳入时间段主要为手术操作期间。
4.1 成人心脏手术围术期BPV 相关研究
成人心脏手术围术期BPV 相关研究在近年来受到了广泛关注。多项研究表明，心脏手术围术期BPV 的增加与预后不良结局的发生风险增加相关。最先实现BPV 在心脏手术围术期应用的是Solomon A的研究，这项研究通过对7 504 例冠状动脉旁路移植手术患者的血压数据进行回顾性分析，发现术中平均SBP 波动持续时间（超出105 ~ 130 mmHg范围）是术后30 d 死亡率的一个独立预测因子，其预测能力最强（OR = 1.03，95% CI：1.02 ~ 1.39，P < 0.0001）。
Deschamps A等人的前瞻性观察发现，心脏手术前，通过对Valsalva 手术反应的心率变异性（heart rate variability, HRV）和BPV，可以识别自主神经储备减少的患者，一些证据表明，他们可能存在围术期并发症的风险增加。Shen X研究在2019 年6 月至2022 年12 月期间接受心脏手术并在心血管重症监护病房停留超过24 h 的成年患者，术后
与未患POD 的患者相比，患POD 的患者术中平均血压水平（P = 0.015）和血压ARV 水平（P < 0.001）以及术后24 h 平均血压水平（P = 0.003）在统计学上较低。然而，术后24 h，POD 患者ARV 的收缩压（8.64 mmHg vs. 7.91 mmHg，P < 0.001）、
LASSO 回归和进一步的logistic 回归分析显示，术中血压ARV（OR：0.92，P < 0.001）、平均中心静脉压（OR：1.05，P = 0.048）和术后24 h 收缩压ARV（OR：1.17，P = 0.002）是POD 的独立危险因素，围术期ARV，尤其是术后高ARV 暴露与POD 相关。Wiórek A通过前瞻性观察研究，评估非心脏手术环境下术中BPV 对术后死亡率的影响，证明了血压变异显然是增加术后死亡风险的因素之一，统计模型的诊断准确率很高，舒张压的BPV 似乎比SBP 的BPV 更能准确预测死亡率。
Sayuri P. Jinadasa等人的回顾性分析发现，在接受CPB 下心脏手术的3 687 名患者中，SBP的CVs 与30 d 死亡率和肾功能衰竭显著相关，且每增加0.10 的CVs，死亡风险和肾功能衰竭风险分别显著增加150% 和104%。SBP 的CVs 与死亡率的关联主要体现在CPB 前，而与肾功能衰竭的关联在CPB 前后均体现显著关联。相比之下，MAP 的CVs 与死亡率和肾功能衰竭无显著关联。
2020 年，Senthil Packiasabapathy等人在同一中心和同一样本下的另一项研究发现，使用Poincaré图和CV 量化的术中BPV 在预测30 d 死亡率和术后肾功能衰竭方面表现不佳，AUC 统计量接近0.5，显示出较差的预测能力。相比之下，美国胸外科医师协会风险评分在预测不良预后方面表现出较强的性能。最近，Li Y等回顾性分析了2010 年1 月至2020 年12 月，接受急性
4.2 儿童心脏手术围术期BPV 相关研究
随着医疗技术的不断进步，儿童心脏手术的成功率显著提高，但围术期的高风险并发症仍然是临床面临的重要挑战。国内外多项研究表明，BPV 与儿童心脏手术围术期的不良预后密切相关。NugentJT等人回顾性纳入了3 670 名1 ~ 17 岁住院儿童，探讨患儿住院期间高血压、BPV 与AKI 之间的关联。研究表明，高血压被确认为住院儿童发生AKI 的独立风险因素，SBP 的BPV 与AKI 的发生呈显著正相关。
BPV 增高会干扰肾脏自动调节机制、损害血管内皮功能，加剧肾脏损伤。在高血压患儿中，BPV 的增高进一步加剧了AKI 的风险。Fishbein JE等人研究纳入了接受心脏手术的患儿，通过连续监测术中及术后的血压变化，计算了BPV 的相关指标，评估了患者的肾功能变化以判断AKI 的发生情况。研究发现，在儿科心脏手术过程中，BPV 的增高与术后AKI 的发生显著相关。BPV 较高的患者，术后AKI 的发生率明显升高。BPV 可能通过影响肾脏血流灌注、增加肾脏的氧化应激、干扰肾小管功能等途径，导致肾功能受损，进而引发AKI。
5. 心脏手术围术期调控BPV 策略及效果
在心脏手术围术期，维持血压稳定性是保证BPV 稳定的关键，是保障手术成功和患者安全的关键环节。目前心脏围术期维持血压稳定的干预措施主要有以下几点。
5.1 目标导向液体管理（goal-directed fluid management,GDPM）
GDPM 的核心目标是通过血流动力学参数，例如：每搏输出量、心输出量和混合静脉血氧饱和度，指导液体管理和血管活性药物的使用，从而维持足够的循环血量及组织氧供。GDPM 是一种个体化的液体管理策略，根据围术期患者不断变化的液体需求进行精准补液。
与传统的开放性液体治疗（可能导致液体过负荷）和限制性补液（可能导致容量不足）相比，GDPM通过实时监测和调整液体输注量，能够更精确地满足患者的液体需求，从而维持血压的稳定，改善其近期及远期预后。液体种类的选择也是影响血压稳定性的重要因素，对于血流动力学不稳定的患者，可能需要使用更多的胶体液以维持循环。
5.2 目标导向灌注（goal-directed perfusion, GDP）CPB 策略
GDP 是在传统非生理灌注指标（灌注流量、灌注指数、红细胞压积、平均动脉压、氧分压、二氧化碳分压、混合静脉血氧饱和度等）的基础上，结合氧供、氧耗、二氧化碳生成指数、局部组织氧饱和度等氧代谢指标，指导个体化的灌注流量、血液稀释。这种策略能够更精准地满足患者在CPB 期间的生理需求，从而维持血压稳定。
5.3 近红外光谱（near infrared reflectance spectroscopy,NIRS）
脑血管可随血压的变化自动调节颅内灌注压，在心脏手术中，当MAP 波动于43 ~ 90 mmHg，机体可通过脑血流的自主调节（cerebral autoregulation, CA）功能，维持正常的脑血流量。而当MAP 变化较大时，脑灌注就会受到影响。CPB 中的血压应该维持在CA 的压力范围内，而最佳血压是指具有最佳CA 功能的血压。研究表明，CPB 期间CA 的MAP 低限有较大的变化范围（43 ~ 97 mmHg），仅靠CA 曲线不能准确预测维持脑血流的最低MAP。
通过NIRS 监测局部脑氧饱和度（rScO2），可以作为CPB 期间血压控制的靶向指标，使血压管理更加准确。最新研究显示，与单纯监测rScO2 相比，NIRS 衍生的CA 指数可能是一种更可靠的脑生理和神经认知预后的指标，通过CA 功能监测引导的灌注压力管理（即所谓的最佳血压）是可行的，这种个体化的CPB 血压管理策略可能会改善患者临床预后。
5.4 其他药物
Dariusz Gajniak等人进行了一项随机对照试验研究，探索了静脉注射
6. 现有研究的总结与展望
综上所述，BPV 在心脏手术围术期的相关研究取得了显著进展。BPV 的多种表达形式为动态监测血压变化提供了科学依据，其与术后不良结局的相关性也得到了证实。 然而，现有研究仍存一些局限：
① BPV 数据采集和指标选择的局限性：不同研究在BPV 数据采集的方法、频率、时长等方面存在差异，导致研究结果难以直接比较。
② BPV 导致不良预后作用机制研究的局限性：尽管多项研究表明BPV 与心脏手术围术期不良预后相关，但具体因果关系尚需进一步研究。
③不良预后结局指标选择的局限性：目前研究多集中于在AKI 和30 d 死亡率等结局指标上，对POD、认知功能障碍等其他常见并发症的关注较少。
④研究设计的局限性：多数研究为回顾性研究，前瞻性研究和随机对照试验相对较少，限制了研究结论的可靠性和普适性。
未来心脏手术围术期BPV 应用研究的方向应从以下几个方面考虑：首先，统一BPV 数据采集标准，包括数据采集的方法、频率和时长，务求全面覆盖心脏手术的全过程（从CPB 前到CPB后），并且可以采用多种BPV 量化指标进行综合分析，以提高评估的准确性和全面性。其次，对于围术期BPV 与术后预后的相关性，术后结局指标除了传统的AKI 和30 d 死亡率外，还可考虑纳入POD、认知功能障碍等常见且对患者生活质量有重大影响的并发症。
此外，可基于多种BPV 指标和患者基础信息建立预测模型，这些模型能够较准确地预测心脏手术围术期的不良预后，为术中血压管理提供个性化的建议。同时，还可进行干预性研究，评估不同干预措施对BPV 及患者预后的影响。
综上所述，未来心脏手术围术期BPV 应用研究的展望应聚焦于统一标准、拓展结局指标、建立预测模型、加强前瞻性和随机对照试验研究等方面，为优化心脏手术患者围术期管理提供强力保障。
来源：李维娜,周荣华.心脏手术围术期血压变异度的研究进展[J].中国体外循环杂志,2025,23(02):186-191.DOI:10.13498/j.cnki.chin.j.ecc.2025.02.18.
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