对接受镇痛与镇静药物治疗患者的意识评估是一项复杂的多维度挑战，需采取综合方法，将临床观察与客观神经生理监测相结合。本报告综述了当前评估此类患者意识水平的方法，探讨了不同测量方式固有的局限性，并提出一种兼顾行为指标与电生理指标的多模式策略。本综述聚焦成人、儿科、新生儿及姑息治疗人群，面向有意优化镇静管理、同时确保患者安全与舒适的专业人士。

一、引言

接受镇痛与镇静药物治疗的患者，因药物对中枢神经系统产生抑制作用，存在意识状态改变的风险。这种抑制作用可能导致觉醒程度降低、保护性反射受损，并增加呼吸抑制的发生概率。在重症监护、操作镇静及姑息治疗患者中，精准滴定镇静药物剂量至关重要。数十年来，临床一直采用 Ramsay 镇静量表（RSS）、里士满躁动 - 镇静量表（RASS）等传统观察量表；但由于这些量表存在间歇性、主观性的局限，目前已逐渐整合脑电双频指数（BIS）等客观神经生理监测设备，以获取连续、可量化的数据。本报告详述了镇静评估的最新进展，既涵盖长期应用的观察方法，也包括基于脑电图（EEG）的指标新进展。研究表明，多模式评估方法（同时整合伤害性刺激监测）对于准确判断意识状态、在不同临床场景下安全滴定镇静药物至关重要。

二、临床观察量表

（一）传统量表

镇静状态下的传统意识评估依赖基于直接观察患者反应的临床量表。Ramsay 镇静量表（RSS）采用六级序数评分体系，涵盖从焦虑躁动到深度镇静（对刺激反应微弱）的不同状态。类似地，里士满躁动 - 镇静量表（RASS）的评分范围更广泛，从反抗状态，经平静清醒，到深度镇静或昏迷。这些量表通过评估睁眼反应、言语表达、对言语及触觉刺激的运动反应等关键行为指标判断意识状态，操作简便且可在床旁快速完成评估；但本质上具有主观性，且高度依赖评估者的临床经验。

（二）改良与专用量表

鉴于传统量表在准确评估所有患者群体镇静深度方面存在局限，研究者已开发出针对特定临床场景的改良工具。例如，在姑息治疗领域，为区分疾病相关嗜睡与药物诱导镇静（这在临终镇静中至关重要），研究者对 RASS 进行改良，形成了姑息治疗专用 RASS 量表（RASS-PAL）。在新生儿和儿科人群中，成人传统量表并不适用，临床常将新生儿疼痛与镇静量表（N-PASS）与振幅整合脑电图（aEEG）等神经生理指标结合，以更准确、多维度地评估镇静状态。即便在成人重症监护中，镇静躁动量表（SAS）也已通过验证，可用于动态评估机械通气或深度镇静患者的反应能力。这些改良观察量表旨在提高评估者间信度、捕捉镇静深度的细微差异，但仍依赖周期性评估与观察者解读。

三、客观神经生理监测

（一）脑电双频指数（BIS）及其他基于 EEG 的指标

基于脑电图（EEG）技术的连续客观监测，为镇静深度评估带来了范式变革。脑电双频指数（BIS）监测仪是研究最广泛的设备之一，通过处理皮层 EEG 信号生成数值指数，范围从 0（提示无脑电活动）到 100（完全清醒状态）。全身麻醉时，BIS 值通常维持在 40-60 之间；而在浅镇静或操作麻醉状态下，BIS 值可能更高，多在 65-75 区间。BIS 监测可提供连续实时反馈，有助于发现患者意识水平的快速波动 —— 这一优势是间歇性临床量表无法比拟的。但 BIS 也存在局限性，如易受肌电（EMG）干扰、传感器放置位置不同可能导致数值差异，但其作为临床观察辅助手段的客观性价值仍毋庸置疑。

（二）其他基于 EEG 的衍生指标

除 BIS 外，研究者还开发了其他基于 EEG 的衍生指标，通过评估额叶皮层活动量化镇静深度。例如，患者状态指数（PSI）采用类似的四通道 EEG 方法生成连续镇静评分，并已通过改良观察者警觉性 / 镇静评估量表（MOAA/S）等临床镇静量表验证。定量意识指数（如 qCON）也得到了探索，尤其在胃镜检查等操作场景中，其数值与 MOAA/S 评分等常用观察指标具有相关性。另一项指标 ——95% 频谱边缘频率（SEF95），通过确定 95% EEG 信号功率所在的频率范围评估镇静深度，SEF95 值越低，提示镇静越深。这些先进指标能更细致、连续地反映皮层功能，提高对随时间变化的镇静深度的检测敏感性。

（三）姑息治疗场景中的 NeuroSense 监测仪与 WAVcns 指数

在姑息治疗领域，临床目标是缓解难治性痛苦，同时尽可能不影响患者残余意识。为此，研究者引入了 NeuroSense 监测仪及其相关的 WAVcns 指数（基于小波变换的中枢神经系统麻醉价值指数）。WAVcns 指数可提供连续 EEG 监测，并与行为观察结合，确保镇静既不过浅也不过深。在这类场景中（患者常接受姑息镇静直至生命终点），此类客观指标对于平衡患者舒适与有尊严的反应能力这两大核心需求至关重要。

四、伤害性刺激监测的整合

（一）伤害性刺激与镇静平衡

镇静状态下意识评估的另一层复杂性在于，需区分镇痛药物的镇静作用与患者对伤害性刺激的反应。心率变异性、血压、呼气末二氧化碳等生理指标可用于监测伤害性刺激反应；此外，研究者还开发了专用指标量化镇痛与镇静状态的平衡。镇痛伤害性刺激指数（ANI）与伤害性刺激水平指数（NOL）便是其中代表，二者通过自主神经参数实时评估镇痛充分性。这些指标可帮助临床医生判断观察到的反射抑制是源于深度镇静，还是有效的伤害性刺激阻滞。将伤害性刺激监测与行为评分、EEG 衍生指标相结合，能更全面地反映镇静状态，提高药物滴定的准确性。

（二）伤害性刺激与镇静的多模式策略

在患者无法沟通的场景中（如机械通气患者、重症监护室深度镇静患者或接受姑息镇静的患者），联合使用基于 EEG 的监测与伤害性刺激指数尤为重要。同时评估 BIS/PSI 与 ANI/NOL 指数，可帮助临床医生区分真正的过度镇静与镇痛不足 —— 若误判，可能导致阿片类药物或镇静药物过度滴定。这种多模式方法通过整合多种生理与行为指标，助力制定个体化镇静方案，在将呼吸抑制等不良结局风险降至最低的同时，确保患者维持最佳舒适度。

五、评估技术的多模式整合

（一）联合评估的合理性

单独使用临床量表或客观神经生理监测均存在局限性。观察量表虽能快速评估、操作简便，但本质上具有主观性，且可能无法检测到两次评估间脑活动的快速变化。相反，基于 EEG 的指标虽能提供连续客观数据，但易受肌电干扰、传感器移位、底层专有算法局限等技术伪影影响。因此，将连续 EEG 衍生指标与周期性临床评估、辅助伤害性刺激监测相结合的多模式方法，可充分发挥各模式优势，同时弥补各自不足。

（二）数据关联与冗余

整合临床量表、基于 EEG 的监测及伤害性刺激指数的数据，能更可靠地评估意识状态。例如，同时测量 RASS 评分与 BIS/PSI 值，有助于早期发现提示镇静不足或过度的差异。若临床观察提示镇静深度高于客观 EEG 指标所示水平，可能提示传感器放置不当或新发生的生理不稳定，需引起临床医生警惕。类似地，若 EEG 衍生指标提示深度镇静，但伤害性刺激指数显示镇痛不足，临床医生需重新评估镇痛与镇静药物的平衡。多模式系统提供的冗余性，能通过及时精准调整镇静药物剂量，提高患者安全性。

（三）实施与临床流程

成功的多模式监测依赖于将不同数据流无缝整合为临床团队可便捷获取的统一显示界面。医疗信息学的进步目前已实现 EEG 连续信号与周期性临床评估、生命体征监测数据的实时融合。此类整合系统可在预设阈值被突破时触发警报，便于快速干预。为确保不同来源的数据得到正确解读与一致处理，为临床人员提供标准化培训至关重要。通过将这些整合方法纳入常规流程，医疗机构可显著改进镇静管理实践，最终改善患者结局。

六、不同患者群体的特殊考量

（一）成人重症监护与操作镇静

在成人重症监护室（ICU），机械通气患者的生理状态波动剧烈，对连续监测的需求迫切。实践表明，将 RASS 评估与 BIS 监测结合的整合方法，在滴定镇静药物以维持最佳意识水平、避免过度镇静及其相关风险（如呼吸抑制、恢复时间延长）方面效果显著。此外，在胃镜检查、导管介入等操作镇静场景中，将 qCON 等定量指标与 MOAA/S 等观察者评分量表结合，可根据患者行为反应与皮层电活动实时调整镇静药物输注速率。

（二）儿科与新生儿群体

儿科患者的意识评估因神经系统反应与行为的发育差异而面临独特挑战。在机械通气的婴幼儿中，经验证的改良观察量表会考虑年龄特异性反应；例如，临床常将新生儿疼痛与镇静量表（N-PASS）与振幅整合脑电图（aEEG）或 BIS 监测结合，以敏感、连续地评估镇静深度。此类联合评估方式对于确保新生儿获得充分镇静、同时不影响神经发育结局或增加不良生理事件风险至关重要。儿科重症监护室也常采用专为儿童验证的改良版里士满躁动 - 镇静量表，这凸显了在评估脆弱人群意识状态时，结合场景进行改良的重要性。

（三）姑息治疗场景

姑息治疗的核心目标是缓解难治性症状，同时维持患者可接受的残余意识水平，以支持其尊严及按需互动。研究者已开发出 RASS-PAL、单条目替代量表等改良观察工具，用于评估终末期患者的镇静水平。在此类场景中，临床正越来越多地将 NeuroSense 衍生的 WAVcns 等客观 EEG 衍生指标与观察量表结合，实现镇静状态的连续监测，确保干预措施适度、最大限度减少过度镇静。此外，将家属及照护者的观察纳入镇静评估，有助于进一步实现个体化护理，捕捉纯客观指标可能遗漏的患者反应细微差异。

（四）意识障碍患者

对昏迷、植物状态或最小意识状态等意识障碍患者的意识评估面临特殊挑战，因其行为反应常微弱或缺失。在此类情况下，对神经生理指标的依赖更为关键。临床已采用伤害性刺激昏迷量表（NCS）及补充性 EEG 衍生指标，检测可能未表现为可观察行为的残余皮层活动。将这些客观结果与现有行为数据结合，可帮助临床医生识别意识状态的细微变化，为这一特殊困难患者群体的治疗决策与预后判断提供依据。

七、挑战与局限性

（一）观察评估的变异性与主观性

临床量表的主要局限性在于依赖观察者解读，这可能导致评估者间及评估者自身的评分差异。尽管 RASS、SAS 及改良镇静工具在对照研究中显示出良好的评估者间信度，但在实际临床环境中，因临床医生培训水平差异及患者异质性，评分仍可能存在不一致。此外，由于这些量表通常为间歇性评估，两次评估间意识状态的快速波动可能被遗漏，进而延误关键干预。

（二）基于 EEG 的监测仪的技术局限

尽管基于 EEG 的连续监测仪具有实时数据采集的优势，但也存在技术挑战。肌电活动伪影、外部电干扰、电极放置不当或传感器移位，均可能影响 BIS、PSI 等指标的准确性。此外，不同基于 EEG 的监测仪在算法设计上存在差异，可能导致设备间数据不一致；且多数设备最初是在手术室场景中验证的，而非重症监护或姑息治疗等多样化临床环境。

（三）整合困难与数据不一致

将多种监测模式整合为统一连贯的评估框架面临挑战。例如，在镇静深度的极端状态下，临床观察评分与 EEG 衍生指标可能出现不一致。这种差异源于二者测量的本质不同（可观察运动反应 vs 皮层活动），需谨慎进行临床解读。若缺乏可靠关联不同数据流的算法，孤立的数据不一致可能导致药物剂量调整不当，或误判患者真实状态。

八、未来方向与新兴技术

（一）EEG 信号处理进展

数字信号处理与机器学习的最新进展，为改进基于 EEG 的指标带来了希望。新算法旨在更好地滤除伪影、区分皮层活动与背景噪声、考虑患者个体差异，从而提高 BIS、PSI、qCON 等监测仪的可靠性。随着这些算法的成熟，预计整合系统将能提供更准确、自动化的镇静深度评估，并与临床观察及生理数据实现无缝关联。

（二）个体化镇静方案

将连续监测数据整合到临床决策支持系统，是开发个体化镇静方案的重要方向。通过结合 EEG 衍生指标趋势、伤害性刺激指标、生命体征监测及周期性观察评估，有望构建预测模型，在镇静深度变化表现出临床症状前向临床医生发出警报。此类预测分析通过根据患者个体需求主动调整镇静药物给药，有望提高患者安全性。

（三）在未充分研究人群中的拓展与验证

现有多模式镇静监测研究主要基于成人手术及 ICU 人群。未来研究需聚焦在儿科、新生儿、姑息治疗等未充分研究人群中验证这些方法 —— 这些人群对镇静的反应可能存在显著差异。为确保基于 EEG 的指标与观察量表能提供准确且具有临床意义的评估，需建立这些人群的参考数据并调整阈值。

（四）伤害性刺激与意识监测的整合

关于伤害性刺激监测与基于 EEG 的指标整合的新兴研究，有望催生更复杂的方法，以区分镇痛效果与镇静深度。通过持续改进 ANI、NOL 等指标，并与观察量表结合，有望更全面地评估患者舒适度。此类整合系统可帮助临床医生优化充分镇痛与安全镇静水平的平衡，降低不良事件风险。

九、临床实践建议

（一）监测方案标准化

鉴于观察性与客观性监测技术均存在固有变异性，医疗机构必须制定标准化的镇静评估方案。应强制使用 RASS、SAS 或针对特定人群的改良版等经验证的量表，并通过持续教育与培训确保评估一致性。同时，在条件允许的情况下，应实施基于 EEG 的连续监测，并通过常规校准及与临床测量的周期性交叉验证，维持监测准确性。

（二）采用多模式评估方法

建议临床医生采用整合临床、神经生理及伤害性刺激监测数据的多模式策略。通过将间歇性行为观察与连续 EEG 衍生指标、自主神经指标关联，临床团队可全面、实时地掌握患者状态。这种整合方法不仅能通过早期发现过度镇静或镇痛不足提高患者安全性，还能提高镇静药物滴定的精准度。

（三）持续培训与质量保障

先进监测系统的成功实施，需要对所有参与镇静管理的人员进行定期教育与培训。医疗机构应建立持续质量改进项目，包括评估者间信度审核与反馈机制，确保主观与客观评估均能一致、准确地开展。此类举措有助于协调不同监测模式间的差异，强化临床决策流程。

（四）技术与基础设施投入

为充分发挥整合镇静监测的优势，投入可靠、易用的硬件及数据融合软件至关重要。在患者接受高风险镇静治疗的场景中，应将捕捉 EEG 连续数据、实时处理数据并与临床评分及生命体征一同呈现的系统，纳入标准护理设备。此类基础设施的建设，结合标准化方案，将为实施个体化镇静方案、改善整体临床结局提供支持。

十、结论

综上，对接受镇痛与镇静药物治疗患者的意识水平评估，需采用综合的多模式方法，将主观临床观察与客观神经生理监测相结合。Ramsay 镇静量表、里士满躁动 - 镇静量表、镇静躁动量表等传统临床量表虽能提供有价值的行为评估，但存在评估者间变异性与间歇性采样的局限。相反，以脑电双频指数（BIS）、患者状态指数（PSI）、定量意识指标为代表的 EEG 衍生指标，能连续、客观地反映皮层活动。此外，通过 ANI、NOL 等指标整合伤害性刺激监测，可提供关键信息，帮助区分镇痛药物作用与真实镇静深度。

本报告提出的多模式策略适用于多种患者群体，包括 ICU 重症成人、新生儿、儿科患者及姑息治疗患者。通过将连续 EEG 监测与经验证的观察量表、补充生理数据结合，临床医生能更精准地滴定药物剂量、避免呼吸抑制等并发症，并确保患者舒适安全。尽管仍面临挑战（如观察测量的变异性、基于 EEG 的监测仪的技术局限），现有证据仍强烈支持采用整合方法，充分发挥各模式的优势。

展望未来，传感器技术、信号处理与数据整合的进步，将进一步完善这些评估方法，推动开发能动态响应患者临床状态变化的预测性、个体化镇静方案。随着研究的持续推进，以及在技术与标准化培训方面的投入，多模式意识评估有望成为各类临床场景中镇静管理的标准方法。

总之，对接受镇痛与镇静治疗患者的意识评估能否成功，取决于临床、神经生理与自主神经指标的跨学科整合。这种方法不仅能提高镇静药物滴定的精准度（确保患者既不过度镇静也不镇静不足），还能支持患者安全、舒适与尊严的总体目标。随着该领域的不断发展，将观察量表与连续 EEG 监测、伤害性刺激指标相结合，仍将是镇静管理的核心方向，推动临床结局与这类高脆弱性患者群体的护理质量持续提升。

通过采用多模式框架，并致力于持续专业教育与技术创新，临床医生能更细致、可靠地评估患者意识状态。这进而有助于优化药物剂量、降低不良事件发生率，最终在从手术室、重症监护室到姑息治疗及临终关怀的各类医疗场景中，为患者提供更优质的以患者为中心的护理。