客观脑电图床边评估癫痫意识障碍
2025年7月2日 更新者：Gesine Hermann, MD、University Hospital Schleswig-Holstein
在这个项目中，将比较健康参与者和诊断为失神癫痫的参与者之间的脑电图记录。
研究人员提出，这些患者的脑电图微状态分析和与发作间期认知障碍相关的神经心理学参数存在差异。
该项目的目标是推导基于脑电图的意识意识测量。
研究概览
地位
完全的
条件
详细说明
该项目的目标是得出一种基于脑电图的意识意识测量方法，用于癫痫患者的护理。 “发作”与“发作间期”的既定术语具有欺骗性，因为它表明在“发作间期”期间没有癫痫活动，并且该疾病的有害机制仅在癫痫发作期间活跃。 但有证据表明，认知障碍会延伸到传统上被认为是发作间期的状态。 开发一种客观的、理想的动态测试来评估认知障碍，不仅可以加深对病理学的理解，而且会引起临床实践的改变：如果认知障碍可以“发作间期”得到证实，这一事实将有助于权衡治疗效果与潜在影响副作用。
在这个项目中，研究人员将着手
- 识别健康志愿者的脑电图标记，以睡眠为例，反映意识意识降低状态下神经元活动的空间和时间动态变化；
- 通过神经心理学测试评估癫痫患者发作间期意识意识的降低；
- 测试，在 (1) 下建立的标志物是否对患有癫痫和发作间期意识减退的个体有效（见 (2)）。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
49
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Kiel、德国、24105
- Department of Neurology
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
取样方法
非概率样本
研究人群
诊断为失神性癫痫的患者至少年满 18 岁；年龄匹配的控制。
描述
纳入标准：
- 最低年龄 18 岁
- 诊断（缺失）癫痫 // 健康的年龄匹配对照
- 身体健康（除了病例组的癫痫）
排除标准：
- 中枢神经系统疾病（除了病例组的癫痫）
- 药物滥用
- 怀孕
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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健康受试者
将通过公共教育设施的传单和在线广告招募年龄匹配的健康参与者。
参与者需要身体健康，没有中枢神经系统疾病和药物滥用。
研究人员还将孕妇排除在实验之外。
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失神性癫痫患者
除了癫痫的诊断外，患者还需要身体健康，没有中枢神经系统疾病和药物滥用。
研究人员还将孕妇排除在实验之外。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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时间积分根据不同的睡眠状态而变化
大体时间：3年
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研究人员根据清醒和加深的睡眠阶段开发了一种基于脑电图的意识意识受损测量方法，这将作为意识意识日益受损的模型。
通过对脑电图数据进行微观状态分析，研究人员假设脑电图从清醒到深度睡眠的时间整合减少，这是意识意识的先决条件。
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3年
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发作间期脑电图的时间整合变化
大体时间：3年
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研究人员将上述分析（导致结果 1）应用于从诊断为失神性癫痫患者获得的发作间期脑电图记录。
研究人员假设癫痫患者的时间整合减少，意识降低。
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3年
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图模块化根据不同的睡眠状态而变化
大体时间：3年
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研究人员将为每个睡眠状态计算基于脑电图的功能连接和图形模块。
研究人员假设，在清醒期间，图形模块性将低于下降到睡眠期间。
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3年
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发作间期脑电图的模块化变化
大体时间：3年
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研究人员将计算失神癫痫病症的基于脑电图的功能连接性和图形模块性。
研究人员假设，与健康受试者相比，意识受损将反映在较低的图形模块化上。
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3年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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基于脑电图的措施（成果 4）与
大体时间：3年
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研究人员假设图模块化水平与癫痫患者调查数据中的神经心理学测试分数相关。
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3年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Inken Toedt, Dr. phil. Dipl.-Psych.、University Hospital Schleswig-Holstein, Kiel
- 研究主任：Helmut Laufs, PD Dr. med.、University Hospital Schleswig-Holstein, Kiel
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- Brodbeck V, Kuhn A, von Wegner F, Morzelewski A, Tagliazucchi E, Borisov S, Michel CM, Laufs H. EEG microstates of wakefulness and NREM sleep. Neuroimage. 2012 Sep;62(3):2129-39. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.05.060. Epub 2012 May 30.
- Haimovici A, Tagliazucchi E, Balenzuela P, Laufs H. On wakefulness fluctuations as a source of BOLD functional connectivity dynamics. Sci Rep. 2017 Jul 19;7(1):5908. doi: 10.1038/s41598-017-06389-4.
- Kuhn A, Brodbeck V, Tagliazucchi E, Morzelewski A, von Wegner F, Laufs H. Narcoleptic Patients Show Fragmented EEG-Microstructure During Early NREM Sleep. Brain Topogr. 2015 Jul;28(4):619-35. doi: 10.1007/s10548-014-0387-1. Epub 2014 Aug 29.
- Laufs H, Rodionov R, Thornton R, Duncan JS, Lemieux L, Tagliazucchi E. Altered FMRI connectivity dynamics in temporal lobe epilepsy might explain seizure semiology. Front Neurol. 2014 Sep 11;5:175. doi: 10.3389/fneur.2014.00175. eCollection 2014.
- Tagliazucchi E, Crossley N, Bullmore ET, Laufs H. Deep sleep divides the cortex into opposite modes of anatomical-functional coupling. Brain Struct Funct. 2016 Nov;221(8):4221-4234. doi: 10.1007/s00429-015-1162-0. Epub 2015 Dec 9.
- Tagliazucchi E, Laufs H. Decoding wakefulness levels from typical fMRI resting-state data reveals reliable drifts between wakefulness and sleep. Neuron. 2014 May 7;82(3):695-708. doi: 10.1016/j.neuron.2014.03.020.
- Tagliazucchi E, Roseman L, Kaelen M, Orban C, Muthukumaraswamy SD, Murphy K, Laufs H, Leech R, McGonigle J, Crossley N, Bullmore E, Williams T, Bolstridge M, Feilding A, Nutt DJ, Carhart-Harris R. Increased Global Functional Connectivity Correlates with LSD-Induced Ego Dissolution. Curr Biol. 2016 Apr 25;26(8):1043-50. doi: 10.1016/j.cub.2016.02.010. Epub 2016 Apr 13.
- Tagliazucchi E, von Wegner F, Morzelewski A, Brodbeck V, Borisov S, Jahnke K, Laufs H. Large-scale brain functional modularity is reflected in slow electroencephalographic rhythms across the human non-rapid eye movement sleep cycle. Neuroimage. 2013 Apr 15;70:327-39. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.12.073. Epub 2013 Jan 9.
- Tagliazucchi E, von Wegner F, Morzelewski A, Brodbeck V, Jahnke K, Laufs H. Breakdown of long-range temporal dependence in default mode and attention networks during deep sleep. Proc Natl Acad Sci U S A. 2013 Sep 17;110(38):15419-24. doi: 10.1073/pnas.1312848110. Epub 2013 Sep 3.
- von Wegner F, Tagliazucchi E, Laufs H. Information-theoretical analysis of resting state EEG microstate sequences - non-Markovianity, non-stationarity and periodicities. Neuroimage. 2017 Sep;158:99-111. doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.06.062. Epub 2017 Jun 30.
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2021年10月1日
初级完成 (实际的)
2025年5月24日
研究完成 (实际的)
2025年5月24日
研究注册日期
首次提交
2021年3月12日
首先提交符合 QC 标准的
2021年3月12日
首次发布 (实际的)
2021年3月16日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2025年7月8日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年7月2日
最后验证
2025年7月1日
更多信息
与本研究相关的术语
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
IPD 计划说明
分析协议和分析脚本将通过公共平台（可能是 GitHub）在本研究的合作者之间共享。 相应的存储库将可以公开访问。
计算后的数据将在之后的计划出版物中提供。
收集的原始数据，因此在研究组最终调查之前不会共享 IPD。
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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