Validação clínica do zEEG, um sistema de registro de EEG sem fio para pacientes pediátricos e adultos com epilepsia

Pesquisar hipóteses:

A hipótese é que os sinais registrados pelo zEEG não diferem significativamente dos sinais registrados por um sistema de EEG clínico padrão (EEG clínico). Neste estudo, usaremos o sistema EEG de monitoramento por vídeo de longo prazo Xltek® (Natus, Inc.) aprovado pela FDA e o sistema EEG ambulatorial Nicolet ® (Natus, Inc.) aprovado pela FDA. O zEEG será comparado com ambos os sistemas. Espera-se uma pequena diferença no sinal devido às posições não sobrepostas dos 6 eletrodos. Espera-se que a diferença de posição de 1-2 cm entre os eletrodos gere uma diferença perceptível entre os dois sinais.

Fundo:

O objetivo do estudo é validar o zEEG® da ZETO, Inc. (zEEG), um headset sem fio vestível e um sistema de aquisição de dados (DAQ) em populações de pacientes adultos e pediátricos diagnosticados com epilepsia. O estudo compara (i) os parâmetros técnicos dos dois sistemas, (ii) a sensibilidade e especificidade do zEEG contra sistemas clínicos padrão de EEG DAQ usados ​​para detectar descargas epileptiformes anormais, (iii) a correlação com registros intracranianos, (iv) e a discriminabilidade dos dois sistemas por neurologistas treinados em um paradigma duplo-cego. Como o dispositivo zEEG recebeu autorização 510(k) do FDA em 2018, o estudo não se preocupa com a segurança do dispositivo. O dispositivo não apresenta risco significativo, conforme avaliado pelo FDA, e se qualifica como categoria Classe II. O objetivo do estudo é avaliar a utilidade de um sistema sem fio seco e fácil de usar em eletrografia clínica por meio de uma avaliação quantitativa da qualidade geral do sinal em relação a um sistema EEG clínico tradicional.

Projeto e metodologia:

Spec Objetivo 1: Quantificar e comparar a qualidade do sinal entre o zEEG e o sistema EEG clínico em sessões de gravação simultâneas realizadas para fins de diagnóstico em pacientes em ambiente clínico, uma sessão por paciente. Especificamente, testaremos a sobreposição de sinal (amplitude, frequência de amostragem, ondas alfa, ondas agudas, lentidão focal, padrões de pico e onda e fusos de sono) e a correlação espectral entre os dois sistemas. Usaremos um design ANOVA multifatorial, onde as variáveis ​​independentes são organizadas em 4 fatores: faixa etária (pediátrica, adulta), sistema (zEEG, cEEG), tarefa (1-5) e locais de registro (10-20 sistema). A variável dependente é a relação sinal-ruído (SNR) espectral calculada como a média espectral (dividida pelo desvio padrão espectral.

Spec Objetivo 2: Determinar a sensibilidade e especificidade dos dois sistemas para atividade epileptiforme em gravações simultâneas. Embora o Spec Aim 1 nos forneça uma estimativa da sensibilidade do zEEG em relação ao sistema clínico de EEG, ele não fornece uma estimativa da especificidade dos parâmetros para eventos eletrográficos relevantes para o diagnóstico. Por exemplo, se o zEEG com seus eletrodos secos de alta impedância for muito mais sensível a mudanças de potencial elétrico do que o dispositivo clínico padrão, isso também pode aumentar sua sensibilidade para artefatos de movimento, que contaminariam os sinais neuronais. Sensibilidade sem especificidade não significa melhora. Portanto, testaremos se a diferença de sensibilidade também está associada a uma diferença de especificidade. Um sistema baseado em eletrodo seco superará os sistemas clínicos de eletrodo úmido padrão se fornecer pelo menos a mesma sensibilidade e especificidade para a representação de eventos de EEG clinicamente relevantes. Portanto, vamos comparar a separação entre artefatos miogênicos, apertamento dos dentes, movimentos da cabeça, movimentos dos olhos e EEG entre os dois sistemas, zEEG e o sistema de EEG clínico. Neste objetivo específico, compararemos apenas o Xltek® (Natus, Inc.), um sistema EEG de monitoramento de longo prazo aprovado pela FDA com zEEG, em vez de usar dois sistemas clínicos diferentes de EEG (Nicolet® e Xltek) para garantir a homogeneidade das amostras (Apêndice, Figura 2A). Mais importante ainda, vamos comparar a separação entre a atividade basal e epileptiforme. Instâncias de atividade epileptiforme serão identificadas por neurologistas treinados entre nossos principais co-investigadores. Compararemos a magnitude da mudança de espectros de amplitude e potência do EEG de linha de base para artefatos de movimento e atividade epileptiforme entre os dois sistemas. As estatísticas de densidade espectral serão calculadas entre 1 e 180 Hz.

As gravações para Spec Aim 1 e Spec Aim 2 serão realizadas em diferentes indivíduos usando diferentes amplificadores clínicos como sistemas comparadores: Nicolet® projetado para aquisição de dados ambulatoriais e um Xltek® projetado para monitoramento de longo prazo. Cada paciente participará do estudo apenas uma vez.

Objetivo específico 3: Testar a concordância das avaliações clínicas feitas por 16 neurologistas especialistas com base nos registros de EEG obtidos pelos dois sistemas. Iremos comparar as conclusões clínicas feitas sobre características relevantes da atividade epileptiforme capturadas em amostras simultâneas de zEEG e EEG clínico.

O objetivo deste objetivo é avaliar a validade clínica dos registros feitos usando zEEG em relação aos registros feitos usando sistemas clínicos padrão de EEG. Estamos testando se as informações transmitidas por amostras dos dois sistemas diferentes são concordantes quando avaliadas por neurologistas treinados. Este objetivo compara quão clinicamente informativos são os dois sistemas, independentemente de seus parâmetros técnicos. Em última análise, o novo sistema de EEG é informativo apenas se as conclusões clínicas tiradas dos dois tipos de amostras forem concordantes. Observe que este objetivo não diz respeito a qual sistema é melhor. Em vez disso, ele aborda se o zEEG é bom o suficiente para substituir o sistema clínico de EEG, dada sua vantagem de facilidade de uso, tempo de configuração, usabilidade e conforto. O Objetivo também não assume que os dois sistemas são indistinguíveis. Os neurologistas especialistas não irão comparar os dois sistemas diretamente entre si. Em vez disso, eles fornecerão avaliações clínicas com base nas amostras. Essas amostras serão pré-selecionadas por outros neurologistas especialistas (os investigadores deste estudo). Não haverá sobreposição entre co-investigadores e neurologistas especializados. As avaliações clínicas fornecidas pelos neurologistas sujeitos serão pontuadas cegamente por um programa de computador, e o PI e o autor do estudo avaliarão a concordância dessas pontuações. Com base na concordância, os investigadores concluem se os dois sistemas de EEG transmitem a mesma informação clínica ou não. Este procedimento garante o paradigma duplo-cego e minimiza vieses.

Análise de dados:

Especificação Objetivo 1: Para a avaliação estatística, segmentamos os dados em blocos iguais de 256 pontos (512 ms) e realizamos FFT (Fast Fourier Transform). Usaremos a decomposição espectral multi-taper de janela deslizante para evitar efeitos de borda entre os blocos. Faremos essas análises em cada canal separadamente. Usando vários blocos, seremos capazes de calcular estatísticas em 351 amostras de gravação de 3 m. A diferença espectral será estimada com confiança de 0,05 em diferentes bandas de frequência e usando a correção de Bonferrioni para as comparações múltiplas.

Finalmente, calcularemos o coeficiente de correlação entre os espectros zEEG e EEG clínico em todas as 5 condições

Objetivo da especificação 2: Nossos neurologistas identificarão e recortarão amostras simultâneas pré-gravadas de zEEG e cEEG durante o estado normal de repouso, durante os movimentos e durante eventos eletrográficos com base na reprodução de vídeo e EEG. Selecionaremos intervalos de 60 s durante cada tipo de evento, tantos quantos pudermos obter durante uma sessão/sujeito de 1 hora de EEG. Aplicamos a mesma configuração de filtro e taxa de amostragem (500 Hz) para ambos os sistemas. Em seguida, calculamos a correlação da amostra entre o zEEG e o cEEG em janelas deslizantes de 1,25 s. Comparamos a mudança de densidade espectral de potência dentro do mesmo sistema entre EEG em estado de repouso, artefatos de movimento e eventos eletrográficos (picos interictais, convulsões, picos, pico e onda, outras descargas epilépticas). Quantificamos a diferença espectral entre esses eventos calculando um índice de discriminabilidade usando a análise ROC. A análise ROC testa como um 'observador ideal' seria capaz de discriminar entre essas amostras com base nas diferenças espectrais em relação à grande verdade (com base na classificação de nossos neurologistas especialistas) sem saber de que período essas amostras foram extraídas.

Para análise estatística, será utilizada uma ANOVA de quatro vias, onde os 4 fatores são: faixa etária (pediátrica, adulta), sistema (zEEG, cEEG), tarefas (1-5) e locais de registro (sistema 10-20 ). A variável dependente é a relação sinal-ruído (SNR) espectral calculada como a média espectral (dividida pelo desvio padrão espectral.

Objetivo específico 3: A pontuação correta máxima atingível por assunto é 7 para o primeiro teste e 7 para o segundo. Em seguida, combinamos as pontuações das sessões dentro do mesmo sistema da seguinte maneira. Se as pontuações do primeiro conjunto forem indicadas como EEG clínico [a1 a2 a3 a4 a5 a6] e zEEG [b1 b2 b3 b4 b5 b6] e no segundo conjunto como EEG clínico [a7 a8 a9 a10 a11 a12] e zEEG [b7 b8 b9 b10 b11 b12], então calculamos as pontuações de diferença como DclinicalEEG-zEEG (a1- b1, a2-b2, … ,a12-b12). Nosso NULL é que as avaliações dos dois especialistas serão concordantes entre os dois sistemas e os escores D não serão diferentes de zero. A alternativa é que as avaliações dos especialistas dos dois sistemas são discordantes; portanto, a distribuição dos escores D é significativamente diferente de zero. Calcularemos um teste t de Student para uma amostra para comparar o desvio da distribuição a partir de zero.

Solicitaremos a 16 especialistas que forneçam suas respostas sobre o teste das amostras. Faremos o teste para ser realizado on-line. As amostras de EEG serão desidentificadas. Ganho, filtragem e taxa de amostragem serão idênticos para todas as amostras e entre os dois sistemas. Não é necessário mais de 1 minuto por item. O teste total com as 5 perguntas, cerca de 10 amostras (conjunto de EEG clínico e conjunto de zEEG) levará cerca de 10 minutos. De acordo com nosso teste de poder, um tamanho de amostra=16, STD=3 (no intervalo de 1 a 7) média amostral D=2 o poder do teste estatístico é de 84,7%, suficiente para a conclusão estatística a ser tirada. Portanto, o tamanho da amostra = 16 é suficiente para o poder estatístico desejado de > 80% (http://rpsychologist.com/d3/NHST/). Por convenção, 80% é um nível aceitável de poder (Ellis, 2010).