Detección de convulsiones en entornos de la vida real (ECEME)

La epilepsia es una enfermedad neurológica incapacitante que afecta a decenas de millones de personas en todo el mundo. A pesar de los avances terapéuticos, alrededor de un tercio de estos pacientes sufren formas de epilepsia resistentes al tratamiento y aún experimentan convulsiones regulares. Todas las convulsiones pueden durar y conducir a un estado epiléptico, que es una emergencia neurológica importante. La epilepsia también puede acompañarse de comorbilidades cognitivas o psiquiátricas.

El conteo confiable de crisis es un indicador esencial para estimar la calidad de la atención y optimizar el tratamiento. Varios estudios han destacado la dificultad de los pacientes para llevar un diario de crisis fiable debido, por ejemplo, a la pérdida de memoria o a las alteraciones de la percepción durante las crisis. Cualesquiera que sean las razones, se ha observado que, en promedio, los pacientes pasan por alto al menos el 50% de las convulsiones.

La detección de convulsiones se ha desarrollado ampliamente en las últimas décadas y generalmente se basa en el monitoreo de signos fisiológicos asociados con la búsqueda de biomarcadores y junto con algoritmos de detección. Los enfoques multimodales, es decir, la combinación de varios sensores al mismo tiempo, se consideran los más prometedores.

Los dispositivos móviles o portátiles no invasivos, que permiten una documentación objetiva de las convulsiones en las actividades de la vida diaria, parecen ser de gran interés para los pacientes y los cuidadores, en la detección y anticipación de la ocurrencia de convulsiones.

Este estudio multicéntrico exploratorio de un solo brazo tiene como objetivo evaluar si el uso de un dispositivo portátil no invasivo de este tipo puede ser útil en un entorno de la vida real para detectar la ocurrencia de convulsiones a través del análisis multimodal de varios parámetros (frecuencia cardíaca, respiratoria y acelerometría).