доверлив извор лекторирани
од Детската болница во Филаделфија
Истражувачите од Центарот за невронаука во Детската болница во Филаделфија (CHOP) развија модел на предвидување кој одредува кои новородени бебиња најверојатно ќе доживеат напади во Одделот за интензивна нега на новороденчиња (NICU). Овој модел може да се вклучи во рутинската нега за да му помогне на клиничкиот тим да одлучи на кои бебиња ќе им треба електроенцефалограми (ЕЕГ) и кои бебиња може безбедно да се управуваат во Одделението за неонатална нега без следење преку ЕЕГ. Ова ќе им овозможи на семејствата и давателите на услуги да се грижат за бебињата без наметливи и непотребни процедури. Наодите беа објавени од The Lancet Digital Health.
Неонаталните напади се честа невролошка проблематика кај новородените бебиња. Конкретно, приближно 30% од новородените бебиња со привремен недостаток на кислород во мозокот (позната како хипоксично-исхемична енцефалопатија или HIE) ќе имаат напади. Повеќето од овие напади може да се откријат само преку ЕЕГ мониторинг, а не само преку клиничко набљудување, важна лекција што го обликуваше управувањето со бебињата со напади во последните две децении. Новороденчињата со HIE се изложени на зголемен ризик за невробихејвиорални проблеми и епилепсија подоцна во животот, а откривањето и лекувањето на нападите е важно за да се намали повредата предизвикана од напади, а со тоа да се подобрат резултатите за новороденчињата со рани напади.
Тековните упатства сугерираат дека новороденчињата со HIE се подложени на четири до пет дена ЕЕГ мониторинг за откривање на напади. Сепак, овој пристап не е секогаш изводлив, бидејќи многу од овие бебиња добиваат нега во НИКУ кои немаат пристап до континуирано ЕЕГ (CEEG). Дури и NICU во големите мрежи за здравствена заштита често имаат само ограничени ресурси за ЕЕГ, особено затоа што толкувањето на читањата на ЕЕГ е временски интензивно за целиот тим за нега, вклучувајќи ги лекарите и технолозите.
Предвидувањето кои новороденчиња ќе доживеат напади е сложено, а претходните обиди да се предвидат идни напади користејќи клинички и ЕЕГ податоци не дадоа многу точни резултати. За да помогнат во решавањето на овие прашања, истражувачите од CHOP користеа податоци од неодамна развиениот формулар за известување за ЕЕГ што се користи за сите ЕЕГ за да се изградат модели за предвидување користејќи методи на машинско учење.
„Во оваа студија користевме податоци од ЕЕГ на повеќе од 1.000 новороденчиња за да изградиме модели за предвидување на неонатални напади“, авторката на првата студија Џилијан МекКи, д-р, д-р, педијатриска епилепсија во Одделот за неврологија и педијатрија. Програма за епилепсија во CHOP. „Овие податоци ни помогнаа да оптимизираме кои новороденчиња треба да добијат ЕЕГ мониторинг во НИЦУ“.
Истражувачите ги изградија своите модели за предвидување напади врз основа на стандардизирани карактеристики на ЕЕГ пријавени во електронската медицинска евиденција. Ретроспективната студија покажа дека овие модели можат да предвидат напади, а особено напади кај новороденчиња со HIE, со повеќе од 90% точност. Моделите може да се прилагодат да не ги пропуштаат нападите, со чувствителност до 97% во целокупната група и 100% кај новороденчињата со HIE, додека одржуваат висока прецизност. Авторите посочија дека ова е прва студија која известува за модел за предвидување напади врз основа на клинички добиени стандардизирани извештаи. Студискиот тим го направи моделот јавно достапен како онлајн алатка.
„Ако можеме дополнително да го потврдиме овој модел, тој би можел да овозможи потаргетирана употреба на ограничените ресурси на ЕЕГ со намалување на употребата на ЕЕГ кај пациенти со низок ризик, што ќе ја направи грижата за бебињата со невролошки проблеми во НИКУ поперсонализирана и фокусирана“, рече сениор. автор на студијата, д-р Инго Хелбиг, педијатриски невролог во Одделот за неврологија и ко-директор на ЕНГИН (Институт за неврогенетика на епилепсија) во CHOP. „Ние веруваме дека инкорпорирањето на овој модел во клиничката пракса во реално време може значително да го подобри квалитетот и ефикасноста на грижата што ја даваме во овие критични рани денови од животот.
„Овој проект укажа дека можеме ефикасно да стекнеме стандардизирани податоци како дел од клиничката пракса за да поттикнеме истражување што ни овозможува да обезбедиме подобра грижа“, рече Николас Абенд, д-р, коавтор и виш медицински директор во Центарот за невронаука во CHOP. „Веќе го користиме истиот пристап за собирање податоци за сите извештаи за ЕЕГ, илјадници посети на епилепсија со текот на времето и бројни други домени во рамките на Центарот за невронаука, со што се воспоставува вистински систем за здравствена заштита за учење“.
Повеќе информации:
Употреба на стандардизирано известување за електроенцефалограм, вградено во електронски медицински досие за развој на модели за предвидување на неонатални напади: ретроспективна кохортна студија, The Lancet Digital Health (2023). DOI: 10.1016/PIIS2589-7500(23)00004-3.
