EEG kontrolleret triage i ambulancen for akut iskæmisk slagtilfælde (ELECTRA-STROKE)

RATIONAL

Endovaskulær trombektomi (EVT) er standardbehandling for akut iskæmisk slagtilfælde (AIS), hvis der er en stor karokklusion i det forreste kredsløb (LVO-a). På grund af dets kompleksitet udføres EVT kun på udvalgte hospitaler. I øjeblikket er ca. halvdelen af ​​de EVT-berettigede patienter oprindeligt indlagt på hospitaler, der ikke giver denne terapi. Dette forsinker påbegyndelsen af ​​behandlingen med cirka en time, hvilket mindsker chancen for et godt klinisk resultat. Direkte præsentation af alle patienter med mistanke om AIS på EVT-kompatible hospitaler er ikke mulig, da kun cirka 7% af disse patienter er berettiget til EVT. Derfor er det nødvendigt med en avanceret triagemetode, der pålideligt identificerer patienter med en LVO-a i ambulancen. Elektroencefalografi (EEG) kan være egnet til dette formål, da foreløbige undersøgelser tyder på, at langsom EEG-aktivitet i delta-frekvensområdet korrelerer med læsionsplacering på cerebral billeddannelse. Brug af tørre elektrode EEG-hætter vil gøre det muligt for relativt uerfarne paramedicinere at udføre en pålidelig måling uden den EEG-forberedelsestid, der er forbundet med 'våde' EEG'er. Kombineret med algoritmer til automatiseret signalanalyse forventer vi, at tiden for EEG-registrering og -analyse i sidste ende vil være under fem minutter, hvilket ville gøre slagtilfældetriage i ambulancen ved EEG logistisk mulig.

HYPOTESE

Vi antager, at EEG nøjagtigt identificerer tilstedeværelsen af ​​et LVO-a slagtilfælde hos patienter med mistanke om AIS, når det påføres i ambulancen.

OBJEKTIV

At bestemme den diagnostiske nøjagtighed af tørelektrode-EEG til diagnosticering af LVO-et slagtilfælde, når det udføres af ambulancepersonale hos patienter med mistanke om AIS.

STUDERE DESIGN

Denne diagnostiske undersøgelse består af fire faser:

Fase 1: Optimering af måletid og softwareindstillinger af den tørre elektrodehætte EEG i en ikke-nødsituation hos patienter, hvor et almindeligt EEG er/vil blive udført til standard medicinsk behandling. Prøvestørrelse: maksimalt 20 patienter.

Fase 2: Optimering af måletid og softwareindstillinger for den tørre elektrodehætte EEG hos patienter tæt på vores målpopulation i en ikke-nødsituation. Prøvestørrelse: maksimalt 20 patienter.

Fase 3: Validering af flere eksisterende algoritmer og udvikling af en eller flere nye algoritmer til LVO-a-detektion, samt optimering af logistik og softwareindstillinger af tørreelektrodens EEG-hætte hos patienter tæt på vores målpopulation i en nødsituation på hospitalet indstilling. Prøvestørrelse: maksimalt 300 patienter.

Fase 4: Validering af flere eksisterende algoritmer og algoritmer udviklet i fase 3 til LVO-a-detektion hos patienter med mistanke om AIS i ambulancen, samt vurdering af teknisk og logistisk gennemførlighed af at udføre EEG med tørre elektrodehætter hos patienter med mistænkt AIS i ambulancen. Prøvestørrelse: maksimalt 386 patienter.

STUDIEBEFOLKNING

Fase 1: Patienter i ambulatoriet i Klinisk Neurofysiologisk afdeling i AMC, hvor der er/vil blive udført et almindeligt EEG til almindelig lægebehandling.

Fase 2: Patienter med en AIS indlagt på Neurologisk afdeling på det koordinerende hospital med en LVO-a (efter reperfusionsbehandling).

Fase 3: Patienter med mistanke om AIS på skadestuen (ER) på det koordinerende hospital (før endovaskulær behandling).

Fase 4: Patienter med mistanke om AIS i ambulancen.

INTERVENTION

Udførelse af en tør elektrodehætte EEG (i fase 1 i ambulatoriet, i fase 2 under hospitalsindlæggelse, i fase 3 på skadestuen og i fase 4 i ambulancen).

HOVEDPUNKTER

Primært slutpunkt: den diagnostiske nøjagtighed af tør elektrodehætte EEG for at skelne LVO-a slagtilfælde fra alle andre slag og slagtilfælde i den præhospitale indstilling (undersøgelsesfase 4) udtrykt som arealet under modtagerens operationskarakteristika (ROC) kurven for theta /alfa-forhold.

Sekundære slutpunkter:

• Sensitivitet, specificitet, PPV og NPV af theta/alfa-forholdet og testkarakteristika for andre eksisterende EEG-databaserede algoritmer til LVO-a-detektion (f.eks. Vægtet Phase Lag Index, delta/alfa-forhold);
• Logistisk og teknisk gennemførlighed af paramedicinere, der udfører tørelektrodehætte-EEG i ambulancen hos mistænkte AIS-patienter;
• Udvikling af en eller flere nye EEG-databaserede algoritmer med en optimal diagnostisk nøjagtighed til LVO-a-detektion hos mistænkte AIS-patienter med ambulant tørelektrodehætte EEG.