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费城儿童医院 (CHOP) 神经科学中心的研究人员开发了一种预测模型，可以确定哪些新生儿可能在新生儿重症监护病房 (NICU) 中出现癫痫发作。该模型可以纳入常规护理，以帮助临床团队决定哪些婴儿需要脑电图 (EEG)，以及哪些婴儿可以在新生儿护理室安全地进行管理，而无需通过脑电图进行监测。这将使家庭和提供者能够在没有侵入性和不必要程序的情况下照顾婴儿。研究结果由The Lancet Digital Health发表。

新生儿惊厥是新生儿常见的神经系统问题。特别是，大约 30% 的大脑暂时缺氧(称为缺氧缺血性脑病或 HIE)的新生儿会出现癫痫发作。大多数癫痫发作只能通过脑电图监测来检测，而不仅仅是通过临床观察，这是过去二十年塑造了癫痫发作婴儿管理的重要教训。患有 HIE 的新生儿在以后的生活中出现神经行为问题和癫痫的风险增加，检测和治疗癫痫发作对于减少癫痫发作引起的损伤非常重要，从而改善早期癫痫发作新生儿的预后。

目前的指南建议患有 HIE 的新生儿接受四到五天的脑电图监测以检测癫痫发作。然而，这种方法并不总是可行的，因为这些婴儿中的许多人在无法获得连续脑电图 (CEEG) 的新生儿重症监护病房中接受护理。即使是大型医疗保健网络中的 NICU 通常也只有有限的脑电图资源，尤其是脑电图读数的解释对于包括医生和技术人员在内的整个护理团队来说都是时间密集型的。

预测哪些新生儿将经历癫痫发作是复杂的，之前使用临床和脑电图数据预测未来癫痫发作的尝试并未产生高度准确的结果。为了帮助解决这些问题，CHOP 的研究人员使用来自最近开发的脑电图报告表中的数据，该表用于所有脑电图，以使用机器学习方法构建预测模型。

“在这项研究中，我们使用来自 1,000 多名新生儿的脑电图数据来建立模型来预测新生儿癫痫发作，”第一研究作者 Jillian McKee，医学博士，博士，神经病学和儿科的儿科癫痫研究员CHOP 的癫痫计划。“这些数据帮助我们优化了哪些新生儿应该在 NICU 中接受脑电图监测。”

研究人员根据电子病历中报告的标准化脑电图特征建立了癫痫发作预测模型。回顾性研究发现，这些模型可以预测癫痫发作，尤其是 HIE 新生儿的癫痫发作，准确率超过 90%。这些模型可以调整为不错过癫痫发作，在整个队列中的灵敏度高达 97%，在 HIE 新生儿中的灵敏度高达 100%，同时保持高精度。作者指出，这是第一项基于临床衍生标准化报告报告癫痫发作预测模型的研究。研究小组已将该模型作为在线工具公开提供。

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