重度後天性脳損傷者の認知評価のための自発的まばたきの評価 (SEE-ABI)

全体的な目的：注意能力と意識の評価を改善するために、自発的な行動反応に依存しない自発的なまばたきの特徴（つまり、速度、振幅、持続時間、およびまばたき間隔の変動）の値に関する予備的な結果を提供すること。 sABI患者において。

具体的な目的:

1. Magliacano et al. (2021) 研究のように、pDoC 患者における EBR の診断的価値を確認するため。
2. UWS患者とMCS患者または意識のある患者を区別するために、追加の瞬きの特徴（つまり、振幅、持続時間、瞬き間隔のばらつき）を評価することにより、長期にわたる意識障害（pDoC）患者の診断精度を向上させる。
3. pDoCから回復中の完全意識のある患者の残存注意能力を評価するためのまばたきの特徴分析の有用性を調査する。
4. まばたき速度 (EBR) と EOG 由来の特徴に基づいた意識診断をサポートするための機械学習対応パイプラインのプロトタイピング。 解釈可能性と信頼性の側面は慎重に評価され、診断手順をサポートし、カスタマイズされた認知リハビリテーションを計画するための臨床的に使用可能なソリューションが得られます。

全体として、この研究は、EBR および EOG 由来のバイオマーカーの分析のために、健康な集団と検査集団の両方のパイロットサンプルを使用した予備調査を提案しています。 これらの結果は、容易に収集可能な臨床マーカーに基づいた、患者の診断および予後の層別化のための多要素決定アルゴリズムの開発および検証の基礎を築くでしょう。

このプロジェクトは観察的で横断的なデザインを採用しています。 連続して入院したすべての sABI 患者はスクリーニングを受けます。 我々は、pDoC 患者 10 名（UWS 患者 5 名、MCS 患者 5 名）および sABI 後に完全意識を回復した患者 25 名を含む、sABI 患者 35 名の簡易検査サンプルを登録する予定です。

患者サンプルと年齢と性別のバランスがとれた20人の健康な人からなるベンチマーク集団も、雪だるま式サンプリングに基づく口コミによって登録されます。 この集団は、既往歴のある面接と、神経障害の病歴や存在を除外するための神経学的検査および一次認知検査を受けます。 研究登録時に、患者の人口統計（例：年齢、性別）、既往歴（例：病因、受傷後の時間、脳病変の位置）、および臨床データが収集されます。 患者の臨床診断と認知機能は、それぞれ改訂反復昏睡回復尺度（CRS-R）と認知機能レベル（LCF）の最高スコアに従って分類されます。

研究参加から 2 週間以内に、各患者は脳波 - 眼電図 (EEG-EOG) 記録セッションに参加します。 まばたきは、安静時 (持続時間: 8 分) と、ランダムに混合された音 (非ターゲット: 500 Hz、全体の確率: 80%、n= 312; ターゲット: 1000 Hz、全体の確率: 20%、n=78) をヘッドフォンを通じて 1 秒の刺激間隔で提示しました。 臨床評価を補完するために、安静時脳波におけるバックグラウンド活動と、聴覚の奇妙なパラダイムに従って事象関連電位における P300 成分の存在が評価されます。 患者の意識 (CRS-R) レベルと認知機能 (LCF) レベルは、EEG-EOG 記録セッションの日に収集され、統計分析のために考慮されます。

対照参加者は患者と同じEEG-EOG記録を受けます。 どちらの参加者グループでも、まばたきは、EOG 上の 400 ミリ秒未満の時間枠での鋭い正のピークとそれに続く浅い負の偏向として定義されます。 さらに、まばたきの録画がまばたきの機能に影響を与えることを防ぐため、記録セッション中、参加者にはまばたきの録画について知らされることはありませんが、目を開けたままリラックスした状態を保つことが奨励されます。 この手順は、参加者 (患者または対照) グループに関係なく実行されます。

生物統計分析は、目標 3 に応じて、EOG 由来のバイオマーカーと意識のある sABI 患者の残存注意能力との関連性をさまざまな獲得パラダイムの下で調査するために活用されます。目標 4 は、機械学習ベースのプロトタイプの開発を通じて対処されます。 EOG 信号から得られる情報と、EEG および臨床データによって補完された情報を使用して、pDoC 患者を診断します。 解釈可能性とエラー分析は、EOG データに含まれる最終的な秘密のパターンを特定するための前提条件を提示します。