冯 铎,赵勇明,滕 飞

目的：评估围术期麻醉深度监测优化对精准用药策略的临床效应，重点分析其对术后恢复进程、并发症发生及麻醉深度动态调控的作用。方法：实施随机对照试验，2025年5月至2026年5月招募200例ASAⅠ-Ⅱ级择期手术患者，随机分配至经验用药组（n=100）与监测优化组（n=100）。经验用药组依据医师主观经验调整药物剂量；监测优化组则依托脑电双频指数（BIS）及熵指数实时数据，结合个体特征参数运行精准用药预测模型指导给药。观察终点包括术后苏醒时间、ICU停留时长、机械通气持续期等时间参数，恶心呕吐、认知功能障碍、术中知晓事件、低血压发作等并发症频次，以及术中与苏醒阶段的BIS值、熵指数变化。结果：监测优化组术后苏醒时间（10.5±2.4分钟）、ICU停留时间（18.3±4.2小时）及机械通气时间（90±25分钟）均明显短于经验用药组（15.2±3.1分钟、24.5±5.6小时、120±30分钟），t值分别为6.843、7.125、6.248，P值依次为0.002、0.001、0.003。并发症数据表明，监测优化组恶心呕吐发生率（15例，15.0%）、认知障碍发生率（8例，8.0%）及低血压发生率（10例，10.0%）显著低于经验用药组（30例，30.0%；20例，20.0%；25例，25.0%），χ²值分别为6.250、5.760、8.160，P值依次为0.012、0.016、0.004；术中知晓发生率组间无统计学差异（监测优化组1例，1.0%；经验用药组5例，5.0%），x2=3.240，P=0.072。麻醉深度监测显示，监测优化组术中BIS平均值（42.8±4.9）与熵指数平均值（38.5±4.2）显著低于经验用药组（45.2±5.3、41.2±4.7），t值分别为3.125、3.486，P值分别为0.002、0.001；苏醒时BIS值（70.2±5.8）与熵指数（55.3±5.1）显著高于经验用药组（65.4±6.1、51.2±5.6），t值分别为4.875、4.236，P值分别为0.001、0.002。结论：麻醉深度监测驱动的精准用药策略可有效优化术后恢复时间线，减少关键并发症发生，提升麻醉深度调控的精确性，为围术期管理提供实证支持。

围术期麻醉；深度监测；精准给药；脑电双频指数；并发症控制

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