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Hintergrund: Das Dravet-Syndrom (DS) ist ein seltenes, in der frühen Kindheit beginnendes, therapierefraktäres Epilepsiesyndrom, das mit einer hohen Morbidität und Mortalität verbunden ist.
Fragestellung: Ziele der Querschnittsstudie „Dravet syndrome caregiver survey“ (DISCUSS) sind die Identifizierung und Beschreibung der Faktoren, die einen Einfluss auf die Krankheitslast von Patienten mit DS und ihre Betreuer haben können. Die Ergebnisse der deutschen Kohorte werden vorgestellt.
Material und Methoden: Die Datenerhebung erfolgte durch eine anonyme Befragung von Eltern. Die Ergebnisse wurden für die verschiedenen Altersgruppen statistisch ausgewertet.
Ergebnisse: Der Fragebogen wurde von 68 Eltern der DS-Patienten mit einem durchschnittlichen Alter von 10 Jahren (Median: 9, Spanne: 1–26) ausgefüllt. Nur 3 Patienten (4,4 %) waren in den letzten 3 Monaten anfallsfrei. Insgesamt hatten 97 % der Patienten, die älter als 5 Jahre waren (n = 45), mindestens eine Komorbidität. Die zum Befragungszeitpunkt am häufigsten eingenommenen Antiepileptika waren Valproat, Kaliumbromid, Stiripentol, Clobazam und Topiramat. In der Vergangenheit wurden Natriumkanalblocker, Phenobarbital und Levetiracetam eingesetzt, aktuell fanden diese Antiepileptika nur selten Verwendung. Die Lebensqualität der Patienten war niedriger als die der Allgemeinbevölkerung. Die Erkrankung eines Familienmitglieds mit DS beeinflusst Eltern und Geschwister in hohem Maße.
Diskussion: Trotz individueller Kombinationstherapien sind die meisten Patienten mit DS nicht anfallsfrei. Insgesamt hat sich der Einsatz von beim DS wenig wirksamer Medikamente und der kontraindizierten Natriumkanalblocker zugunsten von wirksameren Medikamenten verschoben. Neue Therapie- und Versorgungskonzepte sind notwendig, um die Versorgung der Patienten mit DS zu verbessern und Eltern und Geschwister zu entlasten.
Prospective evaluation of interrater agreement between EEG technologists and neurophysiologists
(2021)
We aim to prospectively investigate, in a large and heterogeneous population, the electroencephalogram (EEG)-reading performances of EEG technologists. A total of 8 EEG technologists and 5 certified neurophysiologists independently analyzed 20-min EEG recordings. Interrater agreement (IRA) for predefined EEG pattern identification between EEG technologists and neurophysiologits was assessed using percentage of agreement (PA) and Gwet-AC1. Among 1528 EEG recordings, the PA [95% confidence interval] and interrater agreement (IRA, AC1) values were as follows: status epilepticus (SE) and seizures, 97% [96–98%], AC1 kappa = 0.97; interictal epileptiform discharges, 78% [76–80%], AC1 = 0.63; and conclusion dichotomized as “normal” versus “pathological”, 83.6% [82–86%], AC1 = 0.71. EEG technologists identified SE and seizures with 99% [98–99%] negative predictive value, whereas the positive predictive values (PPVs) were 48% [34–62%] and 35% [20–53%], respectively. The PPV for normal EEGs was 72% [68–76%]. SE and seizure detection were impaired in poorly cooperating patients (SE and seizures; p < 0.001), intubated and older patients (SE; p < 0.001), and confirmed epilepsy patients (seizures; p = 0.004). EEG technologists identified ictal features with few false negatives but high false positives, and identified normal EEGs with good PPV. The absence of ictal features reported by EEG technologists can be reassuring; however, EEG traces should be reviewed by neurophysiologists before taking action.