使用眼动记录评估癫痫合并症 (ACER)
研究概览
详细说明
这项研究解决了治疗儿童失神癫痫 (CAE) 方面的挑战,尽管智力水平正常,但这种疾病仍会带来受伤和认知问题的风险。 目前的管理在很大程度上依赖于主观报告和昂贵且耗时的测试,例如神经精神评估和脑电图。 然而,这些方法常常低估癫痫发作负担和神经认知合并症,导致错过早期干预的机会。 Eysz 是一种分析眼球运动的新型系统,在通过被动分析识别 CAE 特征方面表现出了良好的前景。 在此基础上,该研究旨在根据脑电图和问卷等既定测试来验证 Eysz,以开发一种快速、客观的工具,用于识别因持续癫痫发作或认知问题而面临不良结果风险的儿童的 CAE。 通过与过度换气、脑电图结果和各种评估进行比较来评估眼动特征,目标是能够更早诊断、更快地实现无癫痫发作,并识别可能受益于改善关键时期认知结果的干预措施的高危儿童。发育时期。
该研究将评估 Eysz 系统测量的扫视频率、注视持续时间和眨眼频率等特征,并将它们与临床结果相关联。 通过提高 CAE 诊断的准确性和效率,该研究旨在减轻患者和护理人员的负担,同时提高整体治疗效果。 此外,这些发现可能有助于更好地理解眼球运动和神经系统疾病之间的关系,可能为未来的研究和干预策略开辟途径。 通过与临床医生和研究人员合作,本研究旨在解决 CAE 管理中未满足的需求,并最终提高受影响儿童及其家庭的生活质量。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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California
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Orange、California、美国、92868
- Children's Hospital Orange County
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North Carolina
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Winston-Salem、North Carolina、美国、27157
- Wake Forest Baptist Health
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
通过神经科医生或英语流利的健康对照者诊断儿童失神癫痫
排除标准:
蛛网膜下腔出血史、镰状细胞性贫血、近期脑血管意外或心肌梗塞、明显心肺疾病、活动性哮喘、已知动脉瘤、已知烟雾病或妊娠。
已知的斜视或弱视诊断 任何妨碍参与者清晰观看屏幕的视力异常 有全身强直阵挛性惊厥病史的人 作为健康对照参加者必须没有癫痫、多动症或其他发育障碍的个人病史,无一级亲属患有上述诊断
学习计划
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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患有 CAE 或对照的儿童
小儿癫痫副作用问卷 连续表现测试 儿童睡眠问卷 焦虑/抑郁筛查 主动任务期间的眼动追踪 - 眼跳/反眼跳任务和被动任务
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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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眼动诊断 CAE
大体时间:1年
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使用基于眼动特征分析(例如扫视频率和速度、注视持续时间和眨眼频率)的机器学习算法来识别 CAE 患者以及持续癫痫活动的患者,灵敏度和特异性 > 75%。
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1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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眼动诊断注意力挑战
大体时间:1年
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使用基于眼动特征分析的机器学习算法来识别 CPT 分数表明注意力缺陷的癫痫患者以及 PESQ 分数 > 34(平均值的 1 个标准差)的癫痫患者,灵敏度和特异性 > 75%。
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1年
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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