Эпилепсия наблюдает за сосудистыми событиями: частота, результаты и маркеры риска (EY-WAVEFORMS)

Это исследование включало пациентов с инсультом или постходов, которые были госпитализированы в отдел неврологии в Университетском медицинском центре Марибор, Словения, в течение 12-месячного периода. Ожидаемое количество пациентов составляло приблизительно 600-650. Критерии включения охватывали острый инсульт или захват, возникающий в любой точке после инсульта. Классификация инсульта была основана на критериях Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), в то время как судороги после инсульта и эпилепсия были определены в соответствии с Международной лигой против эпилепсии (ILAE) и классификаций.

Все участники предоставили письменное информированное согласие после того, как были полностью информированы об исследовании. Исследование было предварительно одобрено Комитетом по этике по этике Республики Словении (утверждение № 48/08/14 и утверждение № 0120-302/2024-2711-3). Пациенты, которые не соответствовали критериям включения или не могли пройти диагностические процедуры, как указано в протоколе исследования, были исключены на основе принципов хорошей клинической практики.

В течение 12-месячного периода исследования демографические, визуализационные, лабораторные и нейрофизиологические данные были проспективно собраны у всех госпитализированных пациентов с инсультом.

Сбор данных

История пациентов использовалась для сбора информации о неврологических нарушениях, начале захвата и факторах риска для цереброваскулярных заболеваний. Для пациентов, которые испытывали судороги, интервал между началом инсульта и возникновением судорог (в дни) был рассчитан для того, чтобы различать рано от припадков после удара.

Были зарегистрированы жизненно важные признаки, включая артериальное давление, пульс, рост, вес и индекс массы тела (ИМТ). Неврологические нарушения оценивали при поступлении и выписке с помощью клинических обследований и стандартизированных масштабов, включая шкалу института института здоровья (NIHSS) и модифицированную шкалу Ранкина (MRS).

Лабораторные и диагностические оценки

В течение 24 часов после поступления были собраны образцы крови для измерения мочевины, креатинина, электролитов, мочевой кислоты, холестерина, триглицеридов, ферментов печени, глюкозы в крови, цистатина С, С-реактивного белка (HSCRP), концентрации гемоглобина и анализа мочи.

В течение 72 часов после поступления была проведена диагностика визуализации (компьютерная томография [КТ] или магнитно -резонансная томография [МРТ] мозга) и функциональная диагностика (электроэнцефалография [ЭЭГ]). Исследовательская популяция состояла из пациентов с ишемическим инсультом, геморрагическим инсультом, субарахноидальным кровоизлиянием и другими редкими цереброваскулярными заболеваниями (ССЗ).

Группировка пациента

Клинические данные о приступках и время начала после стихийного удара:

Пациенты были классифицированы на три группы:

Нет приступов после инсульта ("Нет эпипи")

Ранние припадки (в течение 7 дней после инсульта; «Ранний Epi»)

Поздние припадки (более 7 дней после инсульта; «Поздний эпиоп»)

Группа на основе ЭЭГ:

Пациенты были дополнительно сгруппированы на основе результатов ЭЭГ:

EEG+/EPI+: эпилептиформные изменения ЭЭГ с припадками

EEG+/EPI-: Эпилептиформные изменения ЭЭГ без приступов

EEG-/EPI-: без эпилептиформных изменений ЭЭГ и никаких судорог

Кон: Контрольная группа здоровых людей

Запланированные анализы

Демографический анализ:

Данные о поле, возрасте, цереброваскулярном факторах риска, типе инсульта, функциональном нарушении (оцениваемых NIHS и MRS), распространенность захвата и изменения ЭЭГ были проанализированы для всех участников. Демографический анализ подгруппы проводился на основе клинических данных и данных ЭЭГ.

ЭЭГ -анализ:

Стандартный визуальный анализ ЭЭГ включал оценку спектральных полос частот и идентификацию фокальных или обобщенных эпилептиформных аномалий. Предварительная обработка включала удаление сегментов с шумом, насыщением или отсутствием активности ЭЭГ. Глазные артефакты, в том числе компоненты, связанные с Blink, были идентифицированы с использованием анализа независимых компонентов, а сигналы ЭЭГ были реконструированы без этих артефактов.

Используя спектральную параметризацию (Specparam 2.0 в Python), для каждого пациента рассчитывали спектральная плотность мощности. Апериодические компоненты анализировали путем извлечения показателя и смещения из каждого частотного спектра. Т-тесты Уэлча использовались для сравнения этих параметров между группами. Кроме того, стандартизированная электромагнитная томография головного мозга с низким разрешением (Sloreta) была использована для локализации источника сигнала, анализа потенциала микро-EEG и оценки распределения сети.

Статистический анализ данных

Описательная статистика:

Основные описательные метрики, включая среднее, стандартное отклонение, медиана, минимум, максимум и квартили, были рассчитаны для каждой переменной для оценки распределений внутри группы. Частоты и относительные частоты были определены для категориальных переменных, с акцентом на показатели распространенности в группах «Нет EPI», «Ранний EPI» и «поздний EPI». Результаты были представлены в частотных таблицах.

Сделанная статистика:

Параметрические тесты (для нормально распределенных данных):

Сравнения с двумя группами: T-тесты

Многогрупповые сравнения: ANOVA

Непараметрические тесты (для не-нормально распределенных данных):

Сравнения с двумя группами: u-тесты Манна-Уитни

Многогрупповые сравнения: тесты Крускал-Уоллис

Для групп на основе ЭЭГ извлеченные значения смещения и показателей апериодических компонентов сравнивались с использованием T-тестов Уэлча. Анализ корреляции (Пирсона или Спирмена) проводился на основе распределения данных. Последующие анализы использовали тесты Данна для парных сравнений, когда были выявлены значительные различия.

Категорический анализ данных:

Хи-квадратные тесты оценивали различия между категориальными переменными среди групп пациентов. Точный тест Фишера был применен, когда ожидаемые частоты были слишком низкими для теста хи-квадрат.

Анализ выживания:

Чтобы изучить время начала судорог, анализ выживаемости проводился с использованием времени начала инсульта в качестве переменной времени. Анализ Каплана-Мейера оцениваемых кривых выживаемости, представляющих промежутки без приступка, и тестирование логарифмического (Mantel-Cox) были использованы для сравнения распределений выживаемости в разных группах. Этот анализ помог определить факторы, связанные с временем начала судорог среди пациентов с инсультом.