研究人员制定新生儿癫痫发作的首开先河的预测模型

研究人员在费城儿童医院的神经学中心(切)已经开发出一种预测模型,确定哪些新生儿可能经历发作在新生儿重症监护室(NICU)。这个模型可以被纳入日常保健,帮助临床团队决定哪些孩子需要测量(脑电图)和婴儿可以安全地管理没有通过脑电图监测在新生儿病房。这将使家庭和提供者照顾婴儿没有侵入性和不必要的程序。这项研究结果发表《柳叶刀》杂志上的数字医疗。

新生儿癫痫是一种常见的新生儿的神经系统问题。特别是,大约有30%的新生儿提供临时大脑缺氧(伴有称为的缺血缺氧性脑病新生儿或催促)将会发作。大多数癫痫只能通过脑电图监测发现的,而不是简单地通过临床观察,很重要的一课,它的管理形成了婴儿癫痫在过去的二十年。新生儿HIE的风险增加神经行为问题和癫痫在以后的生活中,和检测和治疗癫痫是重要的减少seizure-induced损伤,从而改善新生儿早期发作的结果。

目前的指南建议,新生儿HIE进行四到五天的脑电图监测检测癫痫发作。然而,这种方法并不总是可行的,因为许多这些婴儿接受护理nicu中无法获得连续脑电图(CEEG)。甚至在大型医疗保健网络nicu脑电图往往只有有限的资源,尤其是在脑电图数据的解释是整个护理团队耗时,包括医生和技术人员。

预测新生儿癫痫发作是复杂的经验,试图预测未来发作之前使用的临床和脑电图数据并没有产生了高度精确的结果。帮助解决这些问题,印章使用数据从一个最近的研究人员开发了脑电图报告形式,用于所有脑电图使用机器学习的方法建立预测模型。

“在这项研究中,我们使用的数据超过1000新生儿脑电图的建立模型来预测新生儿癫痫发作,医学博士,研究作者吉莉安麦基博士,小儿癫痫的神经病学和分部的小儿癫痫项目。“这一数据帮助我们优化新生儿应该接受脑电图监测在NICU。”

研究人员建立他们的癫痫发作预测模型基于标准化报告的脑电图特征电子医疗记录。的回顾性研究发现,这些模型可以预测癫痫发作,尤其是癫痫与HIE新生儿,有超过90%的准确率。模型可以调整毫发不差癫痫发作与敏感性97%,执行总体人群和100%的新生儿HIE,同时保持高精度。作者指出,这是第一个研究报告癫痫发作预测模型基于clinically-derived标准化报告。研究团队使得模型公开的作为一个在线工具。

“如果我们可以进一步验证这个模型,它可以使一个更有针对性的利用脑电图有限资源减少脑电图中使用低风险患者,这将使在NICU照顾婴儿的神经系统问题更加个性化和集中,“说高级研究作者Ingo Helbig, MD,小儿神经神经病学分部的主任,是女士(癫痫神经遗传学研究所)。“我们相信将这个模型纳入实时临床实践可以极大地提高护理的质量和效率,我们提供在这些关键的早期生活。”

“这个项目表示我们可以有效地获得标准化的数据作为临床实践的一部分来驱动的研究使我们能够提供更好的照顾,”尼古拉斯说异常终止,医学博士合著者和高级医学在神经科学中心主任。“我们已经在用同样的方法来收集数据在所有脑电图报道,成千上万的癫痫访问随着时间的推移,和许多其他领域内的神经科学中心,因此建立一个真正的学习卫生保健系统。”