Convalida clinica di zEEG, un sistema di registrazione EEG wireless per pazienti pediatrici e adulti affetti da epilessia

Ipotesi di ricerca:

L'ipotesi è che i segnali registrati da zEEG non differiscano significativamente dai segnali registrati da un sistema EEG clinico standard (EEG clinico). In questo studio utilizzeremo il sistema EEG di monitoraggio video a lungo termine approvato dalla FDA Xltek® (Natus, Inc.) e il sistema EEG ambulatoriale Nicolet® (Natus, Inc.) approvato dalla FDA. zEEG sarà confrontato con entrambi i sistemi. Si prevede una differenza minore nel segnale a causa delle posizioni non sovrapposte dei 6 elettrodi. Si prevede che la differenza di posizione di 1-2 cm tra gli elettrodi generi una differenza percepibile tra i due segnali.

Sfondo:

Lo scopo dello studio è convalidare zEEG® di ZETO, Inc. (zEEG), un auricolare wireless indossabile e un sistema di acquisizione dati (DAQ) su popolazioni di pazienti pediatrici e adulti con diagnosi di epilessia. Lo studio confronta (i) i parametri tecnici dei due sistemi, (ii) la sensibilità e la specificità dello zEEG rispetto ai sistemi DAQ EEG clinici standard utilizzati per rilevare scariche epilettiformi anomale, (iii) la correlazione con le registrazioni intracraniche, (iv) e la discriminabilità dei due sistemi da parte di neurologi addestrati in un paradigma in doppio cieco. Poiché il dispositivo zEEG ha ricevuto un'autorizzazione 510 (k) dalla FDA nel 2018, lo studio non riguarda la sicurezza del dispositivo. Il dispositivo non presenta alcun rischio significativo, come valutato dalla FDA, e si qualifica come categoria di Classe II. L'obiettivo dello studio è valutare l'utilità di un sistema wireless asciutto e facile da usare nell'elettrografia clinica mediante una valutazione quantitativa della qualità complessiva del segnale rispetto a un sistema EEG clinico tradizionale.

Progettazione e metodologia:

Spec Obiettivo 1: Quantificare e confrontare la qualità del segnale tra il sistema zEEG e il sistema EEG clinico in sessioni di registrazione simultanee eseguite a scopo diagnostico in pazienti in ambito clinico, una sessione per paziente. Nello specifico, testeremo la sovrapposizione del segnale (ampiezza, frequenza di campionamento, onde alfa, onde acute, rallentamento focale, pattern di picchi e onde e fusi del sonno) e la correlazione spettrale tra i due sistemi. Useremo un disegno ANOVA multifattoriale, in cui le variabili indipendenti sono organizzate in 4 fattori: gruppo di età (pediatrico, adulto), sistema (zEEG, cEEG), attività (1-5) e siti di registrazione (10-20 sistema). La variabile dipendente è il rapporto segnale/rumore spettrale (SNR) calcolato come media spettrale (divisa per la deviazione standard spettrale.

Spec Obiettivo 2: determinare la sensibilità e la specificità dei due sistemi per l'attività epilettiforme nelle registrazioni simultanee. Sebbene Spec Aim 1 ci fornisca una stima della sensibilità di zEEG rispetto al sistema EEG clinico, non fornisce una stima sulla specificità dei parametri per eventi elettrografici rilevanti per la diagnosi. Ad esempio, se lo zEEG con i suoi elettrodi asciutti ad alta impedenza risulta essere molto più sensibile alle variazioni di potenziale elettrico rispetto al dispositivo clinico standard, ciò potrebbe aumentare la sua sensibilità anche per gli artefatti da movimento, che contaminerebbero i segnali neuronali. La sensibilità senza specificità non significa miglioramento. Pertanto, testeremo se la differenza di sensibilità è associata anche a una differenza di specificità. Un sistema basato su elettrodi asciutti supererà i sistemi clinici standard con elettrodi umidi se fornisce almeno la stessa sensibilità e specificità per la rappresentazione di eventi EEG clinicamente rilevanti. Pertanto, confronteremo la separazione tra artefatti miogenici, serramento dei denti, movimenti della testa, movimenti oculari ed EEG tra i due sistemi, zEEG e il sistema EEG clinico. In questo scopo specifico, confronteremo solo Xltek® (Natus, Inc.) un sistema EEG di monitoraggio a lungo termine approvato dalla FDA di livello clinico con zEEG, anziché utilizzare due diversi sistemi EEG clinici (Nicolet® e Xltek) per garantire il omogeneità dei campioni (Appendice, Figura 2A). Ancora più importante, confronteremo la separazione tra l'attività basale e quella epilettiforme. I casi di attività epilettiforme saranno identificati da neurologi qualificati tra i nostri principali co-investigatori. Confronteremo l'entità della variazione degli spettri di ampiezza e potenza dall'EEG di base agli artefatti da movimento e all'attività epilettiforme tra i due sistemi. Le statistiche sulla densità spettrale saranno calcolate tra 1 e 180 Hz.

Le registrazioni per Spec Aim 1 e Spec Aim 2 saranno eseguite su soggetti diversi utilizzando diversi amplificatori clinici come sistemi di confronto: Nicolet® progettato per l'acquisizione di dati ambulatoriali e un Xltek® progettato per il monitoraggio a lungo termine. Ogni paziente parteciperà allo studio una sola volta.

Spec Obiettivo 3: Testare la concordanza delle valutazioni cliniche effettuate da 16 neurologi esperti sulla base delle registrazioni EEG ottenute dai due sistemi. Confronteremo le conclusioni cliniche tratte sulle caratteristiche rilevanti dell'attività epilettiforme catturate in campioni simultanei di zEEG e di EEG clinico.

Lo scopo di questo obiettivo è valutare la validità clinica delle registrazioni effettuate utilizzando zEEG rispetto alle registrazioni effettuate utilizzando sistemi EEG clinici standard. Stiamo testando se le informazioni trasmesse dai campioni dei due diversi sistemi sono concordanti quando valutate da neurologi esperti. Questo obiettivo confronta quanto sono clinicamente informativi i due sistemi, indipendentemente dai loro parametri tecnici. In definitiva, il nuovo sistema EEG è informativo solo se le conclusioni cliniche tratte dai due tipi di campioni sono concordanti. Si noti che questo obiettivo non riguarda quale sistema sia migliore. Invece, affronta se lo zEEG è abbastanza buono da sostituire il sistema EEG clinico, dato il suo vantaggio di facilità d'uso, tempo di installazione, vestibilità e comfort. Né l'Aim presuppone che i due sistemi siano indistinguibili. I neurologi esperti non confronteranno i due sistemi direttamente tra loro. Invece, forniranno valutazioni cliniche basate sui campioni. Quei campioni saranno preselezionati da altri neurologi esperti (i ricercatori di questo studio). Non ci saranno sovrapposizioni tra CO-Investigator e neurologi esperti in materia. Le valutazioni cliniche fornite dai neurologi soggetti saranno valutate alla cieca da un programma per computer e il PI e l'autore dello studio valuterà la concordanza di tali punteggi. Sulla base della concordanza, i ricercatori concludono se i due sistemi EEG trasmettono o meno le stesse informazioni cliniche. Questa procedura garantisce il paradigma del doppio cieco e riduce al minimo i pregiudizi.

Analisi dei dati:

Spec Aim 1: Per la valutazione statistica segmentiamo i dati in blocchi uguali di 256 punti (512 ms) ed eseguiamo la FFT (Fast Fourier Transform). Useremo la decomposizione spettrale multi-taper a finestra scorrevole per evitare effetti di bordo tra i blocchi. Effettueremo queste analisi in ciascun canale separatamente. Utilizzando più blocchi, saremo in grado di calcolare statistiche su 351 campioni da registrazioni a 3 m. La differenza spettrale sarà stimata con una confidenza di 0.05 a diverse bande di frequenza e utilizzando la correzione di Bonferrioni per i confronti multipli.

Infine, calcoleremo il coefficiente di correlazione tra lo zEEG e gli spettri EEG clinici in tutte e 5 le condizioni

Spec Obiettivo 2: I nostri neurologi identificheranno e taglieranno campioni simultanei preregistrati di zEEG e cEEG durante il normale stato di riposo, durante i movimenti e durante eventi elettrografici basati su riproduzione video ed EEG. Selezioneremo intervalli di 60 s durante ogni tipo di evento, quanti ne possiamo ottenere durante una sessione/soggetto EEG di 1 ora. Applichiamo la stessa impostazione del filtro e la stessa frequenza di campionamento (500 Hz) per entrambi i sistemi. Successivamente calcoliamo la correlazione del campione tra zEEG e cEEG all'interno di finestre scorrevoli di 1,25 s. Confrontiamo la variazione della densità spettrale di potenza all'interno dello stesso sistema tra EEG in stato di riposo, artefatti da movimento ed eventi elettrografici (picchi intercritici, convulsioni, picchi, picchi e onde, altre scariche epilettiche). Quantifichiamo la differenza spettrale tra questi eventi calcolando un indice di discriminabilità utilizzando l'analisi ROC. L'analisi ROC verifica come un "osservatore ideale" sarebbe in grado di discriminare tra quei campioni in base alle differenze spettrali relative alla grande verità (basata sulla classificazione dei nostri esperti neurologi) senza sapere da quale periodo sono stati estratti quei campioni.

Per un'analisi statistica, verrà utilizzata un'ANOVA a quattro vie, in cui i 4 fattori sono: gruppo di età (pediatrico, adulto), sistema (zEEG, cEEG), compiti (1-5) e siti di registrazione (sistema 10-20 ). La variabile dipendente è il rapporto segnale/rumore spettrale (SNR) calcolato come media spettrale (divisa per la deviazione standard spettrale.

Spec Aim 3: Il massimo punteggio corretto ottenibile per soggetto è 7 per la prima prova e 7 per la seconda. Successivamente, combiniamo i punteggi delle sessioni all'interno dello stesso sistema come segue. Se i punteggi del primo set sono indicati come EEG clinico [a1 a2 a3 a4 a5 a6] e zEEG [b1 b2 b3 b4 b5 b6] e nel secondo set come EEG clinico [a7 a8 a9 a10 a11 a12] e zEEG [b7 b8 b9 b10 b11 b12], quindi calcoliamo i punteggi di differenza come DclinicalEEG-zEEG (a1-b1, a2-b2, … ,a12-b12). Il nostro NULL è che le valutazioni dei due esperti saranno concordanti tra i due sistemi ei punteggi D non saranno diversi da zero. L'alternativa è che le valutazioni degli esperti dei due sistemi siano discordanti; quindi la distribuzione dei punteggi D è significativamente diversa da zero. Calcoleremo un test T di Student su un campione per confrontare la deviazione della distribuzione da zero.

Chiederemo a 16 esperti di fornire le loro risposte sui test dei campioni. Faremo il test da eseguire on-line. I campioni EEG saranno anonimizzati. Guadagno, filtraggio e frequenza di campionamento saranno identici per tutti i campioni e tra i due sistemi. Non è necessario più di 1 minuto per articolo. Il test totale con le 5 domande, circa 10 campioni (set EEG clinico e set zEEG) richiederà circa 10 minuti. Secondo il nostro test di potenza, una dimensione del campione = 16, STD = 3 (nell'intervallo da 1 a 7) media del campione D = 2 la potenza del test statistico è dell'84,7%, sufficiente per trarre conclusioni statistiche. Quindi, la dimensione del campione = 16 è sufficiente per la potenza statistica desiderata di> 80% (http://rpsychologist.com/d3/NHST/). Per convenzione, l'80% è un livello di potenza accettabile (Ellis, 2010).