Padrões de EEG em pacientes com AVC isquêmico agudo resultantes da oclusão de grandes vasos na circulação anterior

Justificativa. Apesar dos desenvolvimentos empolgantes no tratamento do AVC isquêmico agudo (AIS) nos últimos anos, o problema da deterioração neurológica em pacientes com AIS permanece sem solução e pouco compreensível. Isso é especialmente correto em pacientes com EIA resultante de oclusão de grandes vasos (LVO), principalmente oclusão da artéria carótida interna (ICA) e da artéria cerebral média (ACM). Tal deterioração é observada em até quarenta por cento dos pacientes com acidente vascular cerebral isquêmico agudo devido a LVO. Por outro lado, segundo a literatura cerca de 40% dos AVCs do SVE resultaram de fibrilação atrial. Até agora, não há sistema de monitoramento automatizado para detecção precoce de deterioração neurológica em pacientes com EIA. Esse sistema de monitoramento pode salvar milhões de vidas de vítimas de derrame em todo o mundo. Como primeiro passo para desenvolver tal sistema baseado na mudança da atividade elétrica cerebral registrada por eletroencefalografia (EEG) em pacientes com AIS, os pesquisadores sugerem este estudo.

Objetivo geral. O objetivo da pesquisa sugerida é avaliar os padrões de atividade elétrica cerebral registrados por EEG em pacientes com AIS atribuído ao território MCA ou ICA em correlação com a localização e extensão de lesões isquêmicas determinadas por TC sem contraste (NCT). Com base nesses dados, será feita a tentativa de encontrar algoritmos que descrevam tal correlação.

População alvo. O estudo prospectivo incluirá pelo menos 200 pacientes com AIS com AVC agudo resultante de oclusão de MCA ou ICA.

Métodos. TC e EEG sem contraste serão feitos no mesmo dia. O neurologista avaliará o estado neurológico no dia da realização do EEG e da TC e a pontuação clínica pela Escala do Instituto Nacional de Saúde (NIHSS) será obtida. O EEG será realizado continuamente por pelo menos 30 minutos com um aparelho de EEG de 19 canais.

Avaliação. Após a coleta de dados clínicos, EEG e NCT, análises matemáticas e computadorizadas (incluindo métodos de Inteligência Artificial) serão aplicadas com o objetivo de encontrar algoritmos que descrevam a relação entre o tamanho e a localização do AIS e a mudança na atividade elétrica cerebral registrada pelo EEG em pacientes com AIS.