心脏骤停是临床上最危急的病症之一，可对生命造成极大威胁。心肺复苏术（cardiopulmonary resuscitation, CPR）为心脏骤停的主要救治方法，其核心为胸外按压。胸外按压可在患者体内产生人工循环，暂时维持患者氧供，为电击除颤等治疗措施提供基础。

国际心肺复苏指南，如美国心脏协会（American Heart Association, AHA）心肺复苏指南越来越强调高质量胸外按压的重要性，相比与2015版，2020版AHA心肺复苏指南的更新中更加明确推荐在心肺复苏期间进行反馈监测，以优化心肺复苏质量，改善患者预后^[1]。

心肺复苏的质量，首先可通过评估施救者的按压努力程度进行监测，如按压深度、按压分数（chest compression fraction, CCF）等。而心肺复苏质量，除了基于施救者的努力程度，更应通过患者的生理指标进行评估。现阶段，临床上使用的心肺复苏质量的生理监测指标有冠脉灌注压（coronary perfusion pressure, CPP）、中心静脉氧饱和度（central venous oxygen saturation, ScvO₂）、呼气末二氧化碳分压（end-tidal carbon dioxide, ETCO₂）等^[2-4]。然而，以上复苏质量监测技术在应用时存在有创、耗时长、操作水平要求高等问题，降低了临床可用性。

近年来，有研究发现基于光电容积脉搏波（photoplethysmography, PPG）信号的脉搏血氧波形（pulse oximetry plethysmographic waveform, POP）可反映患者循环血量与外周灌注状态，在心肺复苏期间，可指示心肺复苏质量，预测复苏结果^[5-7]。脉搏血氧波形来源于无创监测技术，方便易获得，临床可用性高。基于脉搏血氧波形的定量参数，主要有灌注指数（perfusion index, PI）与心肺复苏质量指数（CPR quality index, CQI）。CQI为2019年创新注册上市参数，来源于对POP波形进行特征识别后的曲线下面积计算。

POP波形衍生参数在心肺复苏期间的临床价值鲜有研究涉及。本研究旨在分析与对比POP波形衍生参数如CQI、PI等参数对心肺复苏质量与患者（return of spontaneous circulation, ROSC）可能性的评估价值。

1 资料与方法 1.1 一般资料

本研究为多中心前瞻性描述性观察性研究，不干预心肺复苏抢救过程。病例数据为2020年4月至2021年1月期间于国内3家医院（北京协和医院、金华市中心医院、广东省中医院）急诊科采集到的74例心肺复苏成人患者监护仪数据。伦理委员会批准号分别为：HS-2220、2020-伦理审查-169、BE2020-027-01。

1.2 研究方法

病例纳入标准为：(1)心搏呼吸骤停者；(2)患者年龄>18岁；(3)心肺复苏期间有血氧监测记录。排除标准为：(1)肋骨骨折患者；(2)进行了主动脉球囊阻断等干扰四肢末梢循环治疗的患者；(3)明确有影响血管末梢疾病诊断者（血管炎、雷诺现象等）；(4)数据与病例记录不完整者。

依据国际心肺复苏指南对心脏骤停患者进行救治，尽早进行气管插管，建立高级气道，使用呼吸机辅助通气，通气频率10次/min，潮气量6~8 mL/kg。在进行心脏骤停患者的抢救时，使用BeneVision N12病人监护仪（迈瑞医疗，中国深圳）与512F脉搏血氧传感器连接患者指端采集心肺复苏按压期间患者的POP波形。本研究以患者颈动脉搏动可触及且出现规律心电与POP波形为ROSC判断标准。

根据患者在复苏结束后是否自主循环恢复ROSC，将患者分为ROSC组与非ROSC组。以抢救人员停止胸外按压的时间点为心肺复苏终止点，分析统计在心肺复苏终末期（停止按压前10 min）患者的参数均值分布。

1.3 临床数据分析方法

导出并备份从病人监护仪采集到的患者复苏期间的临床数据，使用迈瑞专用数据分析软件对监护仪记录的CQI与PI参数值进行数据导出，并基于POP波形计算CCF参数值，最终获得在心肺复苏终末期患者的CQI、PI与CCF参数，各参数数据点的时域分辨率均为1 s。

1.4 统计学方法

本研究所获取数据使用SPSS 21.0与MedCalc 19.1软件进行统计学分析，定量资料使用均数±标准差（）表示，使用独立样本t检验对定量资料统计学差异性进行分析，以P<0.05为差异有统计学意义。

各参数分别针对患者是否ROSC绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve, ROC曲线），通过寻找约登指数（Youden index，敏感度+特异度-1）最大值确定各曲线的最佳截断点，并计算其对应的敏感度与特异度。ROC曲线下面积使用Z检验进行统计学分析，以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 一般资料

本研究共入组心肺复苏病例74例，男性48例（64.86%），女性26例（35.14%），年龄（59.78±16.65）岁，其中冠状动脉性心脏病38例、创伤18例、呼吸衰竭10例、脓毒症3例、癌症终末期2例、脑血管疾病2例、热射病1例。

74例病例中，共有ROSC组27例（36.49%），非ROSC组47例（63.51%）。

2.2 ROSC组与非ROSC组间参数对比

两组病例CQI、PI与CCF三个参数差异均有统计学意义：ROSC组参数数据均优于非ROSC组，分析结果见表 1。

2.3 参数指示心肺复苏质量与ROSC可能性的性能对比

将CQI、PI与CCF三个参数分别针对患者复苏结果绘制ROC曲线（见图 1）。根据ROC曲线，计算各参数的曲线下面积AUC。寻找最佳截断点，并计算敏感度与特异度，结果见表 2。

各参数ROC曲线间的差异检验结果见表 3，CQI与PI、CQI与CCF的AUC差异有统计学意义。

3 讨论

POP信号在临床实际应用时，具有实时、简便、无创、临床易得等特点。在心肺复苏场景中，POP信号的优势愈加明显，近些年，其临床价值也越来越受到重视。国内已有相关专家共识推荐在心肺复苏期间使用POP波形进行实时反馈监测，以提高复苏质量^[8]。相比于观察POP波形进行定性分析，基于波形工程化分析与信息挖掘的定量参数值在临床应用时更加具有指导意义。本多中心研究通过采集到的心肺复苏患者临床POP信号数据，计算获得基于其波形的CQI、PI与CCF参数，分析了不同复苏结果患者在复苏终末期各参数的分布情况。

将ROSC组与非ROSC组各参数均值进行对比，ROSC组参数均优于非ROSC组，且组间差异具有统计学意义。分析三个参数按压质量与患者ROSC可能性的性能发现，针对患者复苏结果的ROC曲线下面积AUC，CQI与PI大于CCF。CCF作为体现按压时长占比的参数，代表的是施救者一方进行心肺复苏的质量高低，这是高质量心肺复苏的必要但非充分条件，患者的最终复苏结果取决于自身生理状态。CQI与PI参数可以指示的患者外周灌注状态，相比于CCF，可以更加准确地用于复苏质量的监测和复苏结果的预测。

进一步对比CQI与PI的ROC曲线AUC可知，CQI对患者ROSC可能性的预测性能显著高于PI。其原因为：两参数虽然都基于POP波形计算得来，但两者所表达的信息不同。心肺复苏过程中的PI值为POP信号中，由按压产生的波动血流引起的脉动量与非脉动量幅度的比值，为一维信息的计算结果，可以监测胸外按压期间患者的外周循环强度。而CQI值基于POP波形的AUC为二维面积信息，可以指示按压产生的外周循环血量。因此CQI相比与PI，更可以用于监测按压质量，预测患者复苏结果，进而指导临床人员提高心肺复苏质量，改善复苏患者临床结局。

本研究中针对两组患者CCF分析，结果显示差异有统计学意义，此结果与其他相关试验相符。但需要指出的是，一些临床研究使用按压传感器或按压复苏仪进行CCF的获取^[9-10]，而本试验的CCF参数值基于POP信号的计算，与实际临床抢救中断时间可能存在偏差。另一方面，非ROSC组患者往往伴随肢端灌注低下，在同样的按压策略下，更容易产生无效POP信号而不被纳入CCF计算。因此本研究中非ROSC组患者的CCF计算结果与临床实际相比可能被低估。此问题可在未来的进一步研究中进行优化，如使用心肺复苏按压传感器以获得更加准确的CCF数值。

另外，本研究的CQI分组分析结论与其他临床试验相符，但由于采用了不同的数据分析时间段（停止按压前10 min），所以获得了不同的最佳截断点结果^[11-12]。CQI参数在心肺复苏期间具有较高的临床应用潜力，但与其相关的临床研究尚处于起步阶段，本研究使用了另一种数据分析方法，是对先前CQI参数相关研究的有益补充。

利益冲突  所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明  袁全、王澄、秦杰：研究设计、数据收集、统计学分析；何先梁、金星亮、张飞：数据整理与分析；袁全：论文撰写；岑建、王磊：论文修改