Detecting Seizures and Epileptiform Abnormalities in Acute Brain Injury.
Detecting Seizures and Epileptiform Abnormalities in Acute Brain Injury.
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DOI：
10.1007/s11910-020-01060-4
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发表时间：
2020-07-27
影响因子：
5.6
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
急性脑损伤（ABI）是一大类病理学，包括创伤性脑损伤，并且通常并发癫痫发作。脑电图 (EEG) 研究用于检测癫痫发作或其他癫痫样模式。本综述旨在澄清与 ABI 相关的脑电图发现，探索限制脑电图实施的实际障碍，讨论在各种临床环境中利用脑电图监测的策略，并提出一种利用脑电图进行分类的方法。目前的文献表明，由于 ABI，与发作或发作间期连续体 (IIC) 模式相关的发病率和死亡风险增加。此外，增加脑电图的使用与更好的临床结果相关。然而，脑电图的成功实施存在许多后勤障碍，阻碍了其普遍使用。这些限制的解决方案包括使用快速脑电图系统、非专家脑电图分析、机器学习算法以及将脑电图数据纳入预后模型。
Acute brain injury (ABI) is a broad category of pathologies, including traumatic brain injury, and is commonly complicated by seizures. Electroencephalogram (EEG) studies are used to detect seizures or other epileptiform patterns. This review seeks to clarify EEG findings relevant to ABI, explore practical barriers limiting EEG implementation, discuss strategies to leverage EEG monitoring in various clinical settings, and suggest an approach to utilize EEG for triage. Current literature suggests there is an increased morbidity and mortality risk associated with seizures or patterns on the ictal-interictal continuum (IIC) due to ABI. Further, increased use of EEG is associated with better clinical outcomes. However, there are many logistical barriers to successful EEG implementation that prohibit its ubiquitous use. Solutions to these limitations include the use of rapid EEG systems, non-expert EEG analysis, machine learning algorithms, and the incorporation of EEG data into prognostic models.
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影响因子：
6.5
作者：
Amorim, Edilberto;Rittenberger, Jon C.;Popescu, Alexandra
通讯作者：
Popescu, Alexandra
影响因子：
5.6
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
3
作者：
Diana Ladino, Lady;Voll, Alexandra;Moien-Afshari, Farzad
通讯作者：
Moien-Afshari, Farzad
影响因子：
9.9
作者：
Claassen, J.;Jette, N.;Hirsch, L. J.
通讯作者：
Hirsch, L. J.
DOI：
10.1097/wnp.0000000000000170
发表时间：
2015-06
期刊：
Journal of clinical neurophysiology : official publication of the American Electroencephalographic Society
影响因子：
--
作者：
Abend NS;Topjian AA;Williams S
通讯作者：
Williams S