ЭЭГ
Энцефалография кожи головы (ЭЭГ) широко используется при оценке измененного психического состояния (ЭМС) для определения наличия функциональных нарушений, таких как припадки.
Из этих исследований только один, насколько известно, изучал полезность волосковой ЭЭГ (в отличие от подволосицы) для скрининга NCSE, и хотя авторы пришли к выводу, что волосковая ЭЭГ не хватает чувствительности к припадкам, особенно фокусные припадки, они не показали, сохраняет ли волосы линии ЭЭГ для обобщенных или полушарий модели.
Практика ЭЭГ
Текущая практика ЭЭГ с полным набором электродов затрудняется ограниченной доступностью технических специалистов, машин и обученных неврологов, что приводит к длительным задержкам в настройке, записи и интерпретации
Учёные предполагают, что уменьшение количества ЭЭГ сенсоров (т.е. только временные цепочки двойного монтажа бананов) позволит обученным читателям определить полушарные или двусторонние припадки или захваты, подобные нарушениям, а также большинство припадков, которые происходят из височных и лобных долей.
Связанный с этим вопрос заключается в том, влияет ли сокращение числа датчиков ЭЭГ на трудность проведения таких диагностических оценок. Учёные предполагают, что сокращение числа датчиков облегчит интерпретацию ЭЭГ необученным персоналом, поскольку это уменьшит количество избыточной (и потенциально вводящей в заблуждение) информации, которую человек должен будет интерпретировать.
Статистический анализ
Учёные рассчитали точность, чувствительность и специфичность (средняя ± SD и медиана [IQR]) fm-EEG и rm-EEG для обнаружения генерализованных или полушарных припадков и ритмических периодических моделей путем расчета процента респондентов, правильно определивших наличие или отсутствие ритмических и периодических отклонений (в соответствии со справочным стандартом) и усреднения по всем образцам. Согласование между fm-EEG и rm-EEG измерялось путем расчета процента неврологов, которые предоставили одинаковую классификацию образца ЭЭГ в обоих форматах, в среднем по образцам, независимо от того, соответствует ли он эталонному стандарту.
Учёные также рассчитали общую точность (относительно эталонного стандарта) fm-EEG и rm-EEG для каждого участника (за исключением трех эпилептологов, которые составили эталонный стандарт). Время, затраченное на выборку (среднее ± SD), было рассчитано путем усреднения по всем параметрам для каждой выборки, а затем по всем выборкам. Они исключили выбросы более 1000 с (что может указывать на то, что рейтинг был прерван в ходе исследования); в общей сложности 23 выброса были устранены (<1% от общего количества данных).
Различия между fm-EEG и rm-EEG в этих диагностических статистических данных были оценены с помощью Wilcoxon подписанных рангом тестов с коррекцией непрерывности для связанных сравнений (тесты Shapiro-Wilk показали значительные отклонения от нормального распределения).
Различия в общей точности оценок, связанных с демографическими характеристиками, оценивались с помощью тестов Крускала-Валлиса, а тесты Манна-Витни использовались для последующего парного сравнения, если общий тест Крускала-Валлиса был значительным.
Различия в среднем времени, затрачиваемом на выборку, а также разница во времени, затрачиваемом на выборку между правильными и неправильными ответами, оценивались с помощью двуххвостовых парных Т-тестов. Для многократных сравнений использовался уровень значимости α=0.05 с поправкой Бонферрони.
Результаты
Среди врачей-резидентов 35% не имели опыта работы в ЭЭГ (из них 71% - в аспирантуре 2 курса), а все резиденты, прошедшие обучение в ЭЭГ в течение одного года или более, - в последний год проживания (аспирантура 4 года). Никто из студентов-медиков не имел опыта чтения ЭЭГ. Никто из студентов-медиков не имел опыта чтения ЭЭГ.