Resumen

Este estudio tenía como objetivo analizar la aplicación del algoritmo de análisis de dominio compuesto para imágenes de electroencefalograma (EEG) de niños con epilepsia e investigar los factores de riesgo relacionados con el mal pronóstico. Se seleccionaron como objetos de investigación 70 niños con epilepsia neurológica ingresados en el hospital. Además, se recogieron los EEG de los niños durante las fases intermitente y convulsiva de la epilepsia, con el fin de establecer un modelo de algoritmo de análisis de dominio compuesto. A continuación, el modelo se aplicó al análisis del EEG. Se analizaron estadísticamente el tipo de enfermedad clínica y el pronóstico de los niños, y se investigaron los factores de riesgo que afectaban al pronóstico de los niños. Los resultados mostraron que los valores de la señal EEG de los coeficientes de detalle (d51 y d52) y el coeficiente aproximado (c5) durante el periodo de crisis epiléptica eran notablemente superiores a los valores de la señal del periodo epiléptico intermitente; la señal EEG del periodo epiléptico intermitente era una forma de onda transitoria, que aparecía como ondas agudas o picos. La señal EEG de los ataques epilépticos era continua, con una forma de onda compuesta de ondas agudas y picos, y la amplitud de cambio del espectro de la envolvente de la onda durante los ataques epilépticos también era enormemente superior a la de la epilepsia intermitente. La tasa de identificación precisa, la especificidad y la sensibilidad del análisis del EEG con el algoritmo de dominio compuesto fueron superiores a las del análisis sin el algoritmo. Entre los cinco tipos de crisis epilépticas en niños, la proporción del estado tónico-clónico sistémico fue la mayor, y la proporción del estado mioclónico fue igual a la del estado epiléptico parcial complejo, siendo ambas relativamente pequeñas. La proporción de niños con mejor pronóstico fue del 75,71% (53/70), superior a la de los niños con mal pronóstico: 24,29% (17/70). Examen de imagen anormal (odds ratio [OR] = 3,823 e intervalo de confianza [IC] del 95 = 1,643-8,897); duración de las convulsiones superior a 1 hora (OR = 1,855 y 95 I = 1,076-3.199); proteína C reactiva (PCR) (OR = 5,089 y 95 I = 1,507-17,187); y glucemia anormal (OR = 3,077 y 95 I = 1,640-5,773) fueron todos factores de riesgo independientes de mal pronóstico (todos P<0,05). El algoritmo de análisis de dominio compuesto fue útil para que los médicos encontraran la diferencia en las señales de EEG entre el periodo de crisis epiléptica y el periodo epiléptico intermitente en poco tiempo, mejorando así el análisis de los resultados por parte del médico, lo que podría reflejar su marcada superioridad. Además, los exámenes de imagen anormales, la duración de las convulsiones superior a 1 hora, la PCR y la glucemia anormal fueron factores de riesgo independientes de mal pronóstico en los niños. Por lo tanto, la invasión de los factores de riesgo relacionados podría reducirse clínicamente mediante la revisión pronóstica con asesoramiento médico, la atención a la seguridad e higiene alimentarias y la mejora de la inmunidad de los niños.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:niños, periodo intermitente epiléptico, mal pronóstico, algoritmo de análisis de dominio compuesto, glucemia anormal, periodo de crisis epiléptica, factores de riesgo independientes, crisis epilépticas, OR, IC
• Keywords:children, epileptic intermittent period, poor prognosis, composite domain analysis algorithm, abnormal blood glucose, epileptic seizure period, independent risk factors, epileptic seizures, OR, CI