Istraživači iz Centra za neuronauku u Dečjoj bolnici u Filadelfiji (CHOP) razvili su model predviđanja koji određuje koje novorođene bebe će verovatno doživeti napade u jedinici neonatalne intenzivne nege (NICU). Ovaj model bi se mogao uključiti u rutinsku negu kako bi pomogao kliničkom timu da odluči kojim bebama će biti potrebni elektroencefalogrami (EEG) i koje bebe mogu bezbedno da se zbrinjavaju u jedinici za neonatalnu negu bez praćenja putem EEG-a. Ovo bi omogućilo porodicama i pružaocima usluga da brinu o bebama bez nametljivih i nepotrebnih procedura. Nalazi su objavili The Lancet Digital Health.
Neonatalni napadi su čest neurološki problem kod novorođenčadi. Konkretno, otprilike 30% novorođenčadi sa privremenim nedostatkom kiseonika u mozgu (poznato kao hipoksično-ishemična encefalopatija ili HIE) će imati napade. Većina ovih napada može se otkriti samo putem EEG praćenja, a ne samo kroz kliničko posmatranje, što je važna lekcija koja je oblikovala lečenje beba sa napadima u poslednje dve decenije. Novorođenčad sa HIE su pod povećanim rizikom od neurobihejvioralnih problema i epilepsije kasnije u životu, a otkrivanje i lečenje napadaja je važno za smanjenje povreda izazvanih napadima, čime se poboljšavaju ishodi za novorođenčad sa ranim napadima.
Trenutne smernice sugerišu da novorođenčad sa HIE podleže četiri do pet dana EEG praćenja kako bi se otkrili napadi. Međutim, ovaj pristup nije uvek izvodljiv, jer mnoge od ovih beba dobijaju negu u NICU-ima koji nemaju pristup kontinuiranom EEG-u (CEEG). Čak i NICU u velikim zdravstvenim mrežama često imaju samo ograničene EEG resurse, posebno zato što je tumačenje EEG očitavanja dugotrajno za ceo tim za negu, uključujući lekare i tehnologe.
Predviđanje koja će novorođenčad imati napade je složena, a prethodni pokušaji da se predvidi budući napadi koristeći kliničke i EEG podatke nisu dali veoma precizne rezultate. Da bi pomogli u rešavanju ovih problema, istraživači u CHOP-u su koristili podatke iz nedavno razvijenog obrasca za izveštavanje o EEG-u koji se koristi za sve EEG-ove da bi izgradili modele predviđanja koristeći metode mašinskog učenja.
„U ovoj studiji koristili smo podatke iz EEG-a više od 1.000 novorođenčadi da bismo izgradili modele za predviđanje neonatalnih napada“, kaže prvi autor studije Jillian McKee, MD, Ph.D., pedijatrijski saradnik za epilepsiju u Odeljenju za neurologiju i pedijatriju Program epilepsije na CHOP-u. „Ovi podaci su nam pomogli da optimizujemo koja novorođenčad treba da primaju EEG monitoring u NICU.“
Istraživači su izgradili svoje modele predviđanja napada na osnovu standardizovanih EEG karakteristika prijavljenih u elektronskim medicinskim kartonima. Retrospektivna studija je otkrila da ovi modeli mogu predvideti napade, a posebno napade kod novorođenčadi sa HIE, sa više od 90% tačnosti. Modeli bi mogli da se podese da ne propuste napade, radeći sa osetljivošću do 97% u ukupnoj kohorti i 100% među novorođenčadima sa HIE uz zadržavanje visoke preciznosti. Autori su naveli da je ovo prva studija koja izveštava o modelu predviđanja napada na osnovu klinički izvedenih standardizovanih izveštaja. Studijski tim je model učinio javno dostupnim kao onlajn alat.
„Ako možemo dalje da potvrdimo ovaj model, on bi mogao da omogući ciljaniju upotrebu ograničenih EEG resursa smanjenjem upotrebe EEG kod pacijenata sa niskim rizikom, što će učiniti brigu o bebama sa neurološkim problemima u NICU personalizovanijom i fokusiranijom“, rekao je stariji autor studije Ingo Helbig, MD, pedijatrijski neurolog na Odeljenju za neurologiju i ko-direktor ENGIN-a (Epilepsi NeuroGenetics Institute) u CHOP-u. „Verujemo da bi uključivanje ovog modela u kliničku praksu u realnom vremenu moglo u velikoj meri poboljšati kvalitet i efikasnost nege koju pružamo u ovim kritičnim ranim danima života.“
„Ovaj projekat je pokazao da možemo efikasno da prikupimo standardizovane podatke kao deo kliničke prakse kako bismo pokrenuli istraživanje koje nam omogućava da pružimo bolju negu“, rekao je Nikolas Abend, MD, koautor i viši medicinski direktor u okviru Centra za neuronauku u CHOP-u. „Već koristimo isti pristup za prikupljanje podataka o svim EEG izveštajima, hiljadama poseta epilepsiji tokom vremena i brojnim drugim domenima u okviru Centra za neuronauku, čime uspostavljamo pravi sistem zdravstvene zaštite koji uči.“
