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痫性发作诊断与监测的全新挑战

Tags: 痫性发作   动态监测   癫痫      作者:肖波 更新:2018-09-30


肖波(中南大学湘雅医院神经内科)

不同类型的痫性发作临床表现差异较大,可严重影响患者的生命质量。癫痫治疗的主要目的是减少或消除痫性发作,因此准确记录痫性发作情况至关重要。然而,与视频脑电图或动态脑电图等客观监测方法比较,患者自我评估平均仅能记录不足50%的痫性发作,且随着时间变化其记录的准确性也明显不同。癫痫患者发作时意识障碍是痫性发作漏报的主要原因,多项研究表明,伴意识障碍或者夜间发作的痫性发作通常被漏报。因此,如何避免痫性发作错报、漏报是目前癫痫监测管理面临的最新挑战。

为进一步提高癫痫诊疗水平,开发新的可用于长程动态监测痫性发作的技术尤为重要。基于运动记录的方法可对全面强直阵挛发作进行可靠监测,对于其他发作形式的自动监测,则需要进一步联合自主神经症状及特征性运动模式监测等多种方法。现就痫性发作自动监测技术的研究进展作一综述。

头皮电生理监测

脑电图(EEG)是最重要的癫痫监测手段。目前长程动态脑电图可对患者进行72 h长程监测。虽然一些便携式脑电监测设备正在研发中,数据仍有赖于专业人员的后期处理而未能实现实时分析。近年来,自动化分析已经取得了一定的应用进展,但发作间期癫痫样放电阻碍了基于EEG的自动监测技术的应用。此外,头皮电极可能会降低患者使用EEG长期监测痫性发作的依从性。

运动监测

痫性发作通常伴有突发的运动异常,通过自动监测患者运动状况有助于减少痫性发作漏报。目前家用动态视频监测技术已经实现,配备图像处理器的智能相机可以实时识别可能的癫痫运动模式。一些研究小组正致力于将该技术应用于癫痫发作视频监测系统,通过可穿戴设备上传感器接收的数据,重建身体位置以及头部或肢体的运动轨迹,从而监测运动性癫痫发作。此外,表面肌电图(SEMG)不仅可以识别惊厥性癫痫发作,还可早期预测全面性癫痫发作,对于癫痫的诊断具有重要临床意义。

自主神经症状监测

痫性发作常伴有自主神经症状,包括心率、氧饱和度、血压异常等。一些用于监测心电及其他自主神经症状的便携式无线设备正在研发中。例如,心率可通过智能手环进行实时监测。目前,反应性迷走神经刺激治疗是唯一基于心率的痫性发作监测技术。

行为学监测

对于痫性发作监测系统而言,及时反映患者痫性发作情况至关重要。目前智能手机的癫痫应用程序已可提供此功能,但需要主动按下紧急呼叫按钮,这对于大多数癫痫患者可能并不适用,因此仍需进一步改进。例如,开发通过持续测试患者的响应性,以判断患者在监测中是否具有意识;并且在某些复杂部分性发作的情况下,系统可直接显示患者的意识可否清醒地作出反应,因为有些患者失去意识但仍可继续行动。

多模式监测

相较于单模式监测手段, 多模式癫痫发作监测技术可显着减少痫性发作漏报。一些家用视频脑电监测设备已显示出与医用视频脑电监测相当的诊断实用性。此外,各种生理数据监测传感器与穿戴技术的结合为多模式方法改进癫痫发作监测提供了条件。例如,结合EEG、心电图和SEMG三种方法监测全面强直阵挛发作的敏感度高达100%。此外,可通过加速度感应和雷达感应技术,在家庭环境中持续视频记录夜间的惊厥性癫痫发作。在一项实验性个案研究中,加速度测定法和SEMG也成功得到了结合。因此,准确的痫性发作自动监测可能需要将多种监测方法结合应用。

小结

痫性发作监测技术已经取得了一定的应用进展,但灵敏度和特异度仍有待提高。对于复杂的癫痫发作类型,通常需要运用多模式方法进行监测。开发新的可行的痫性发作自动监测手段不仅有助于提高抗癫痫治疗后疗效监测的准确性, 也将促进癫痫临床研究的不断发展。

来源:中华医学信息导报
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