JAMA Neurol:2HELPS2B用于癫痫风险评估

2020-01-19 MedSci MedSci原创

研究发现,2HELPS2B是临床中癫痫风险预测的有效工具

癫痫风险分层有助于提高住院患者癫痫的检出率和持续脑电图(cEEG)的成本效益。2HELPS2B评分可以满足此需要,但其临床效果仍需要验证。近日研究人员使用一个独立的队列来验证2HELPS2B评分,并制定相应的应用指南。

这一多中心回顾性病历研究分析了从2012年1月至2019年1月在6个中心连续接受cEEG的18岁或18岁以上患者的临床和脑电图数据,患者存在CEEG临床指征,脑电图持续时间为12小时或更长。用平均校准误差(CAL)对2HELPS2B进行了验证队列的评估,该误差是预测与实际结果之间差异的度量。使用Kaplan-Meier生存分析来确定脑电监测的持续时间,以根据在第一小时EEG计算的2HELPS2B评分来确定小于5%的癫痫发作风险。主要结果是

验证队列中的CAL误差小于5%。

2111名参与者,平均年龄51岁,1113名男性,脑电图持续时间中位数48小时。研究发现验证队列CAL误差为4.0%,而基础队列的CAL误差为2.7%。对于在该小时内无癫痫发作预测,若仅以第1小时的脑电图计算2HELPS2B评分,CAL误差在4.2%,低于5.0%要求,可将患者分层为低(2HELPS2B=0;癫痫发作风险<5%)、中(2HELPS2B=1;癫痫发作风险12%)、高危组(2HELPS2B,≥2;癫痫发作风险>25%)。

研究发现,2HELPS2B是临床中癫痫风险预测的有效工具。

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  1. 2020-01-19 旺医

    顶刊就是顶刊,谢谢梅斯带来这么高水平的研究报道,我们科里同事经常看梅斯,分享梅斯上的信息

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