Subkutanes EEG enthüllt Anfallszyklen bei Patienten
Identifikation von Anfallszyklen
Subkutane EEG-Technologie ist geeignet, Anfälle über lange Zeiträume zu zählen.
Die Evidenz zeigt, dass multidiane Zyklen bei sage und schreibe 60 Prozent der Patienten mit fokaler Epilepsie vorliegen. Mit derzeitigen Kopfhaut-EEG-Optionen bleiben diese Zyklen aufgrund kurzer Aufzeichnungsperioden unerkannt. Subkutanes EEG hat diese Option Wirklichkeit werden lassen.
In einer 230-tägigen Fallstudie des King’s College London enthüllte das Ultra-Langzeit-EEG-Monitoring zwei Anfallszyklen: Der zirkadiane Zyklus war sowohl in EEG- als auch Tagebuch-Daten sichtbar, während der multidiane Zyklus nur in den EEG-Daten zu sehen war.
Signalqualität
Die von der 24/7 EEG SubQ-System gelieferte EEG-Signalqualität ist vergleichbar mit der von Kopfhautelektroden und bleibt über Monate erhalten. Die niedrige Impedanz und hohe Stabilität zeigen eine hohe Signalqualität. Dies bestätigt, dass die subkutane EEG-Technologie für die Zählung von Anfällen über lange Zeiträume geeignet ist, da so Anfallsschwankungen und Anfallszyklen bei Patienten aufgedeckt werden.
Demonstration high signal quality
Adapted from Viana et al. Epilepsia, 2021
Top: Dark blue line, blue-shaded and grey-shaded areas represent respectively, the mean, standard error, and range of daily impedance measurements for each subject
Bottom: Size of the impedance measurements database as it evolves over time, depending on the recording duration of each subject.
Lesen Sie die Studie über die Signalqualität
Klinische Publikationen
Pedro F. Viana, Line S. Remvig, Jonas Duun-Henriksen, Martin Glasstetter, Matthias Dümpelmann, Ewan S. Nurse, Isabel P. Martins, Andreas Schulze-Bonhage, Dean R. Freestone, Benjamin H. Brinkmann, Troels W. Kjaer, Mark P. Richardson. Epilepsia 2021
Pedro F. Viana, Jonas Duun-Henriksen, Martin Glasstëter, Matthias Dümpelmann, Ewan S. Nurse, Isabel P. Martins, Sonya B. Dumanis, Andreas Schulze-Bonhage, Dean R. Freestone, Benjamin H. Brinkmann & Mark P. Richardson. Annals of Clinical and Translational Neurology 2020.
Andere Vorteile
Zuverlässige Messung des Behandlungseffekts
Schnelle, automatisierte Analyse
Zugriff auf EEG-Daten auf Anforderung
Geografische Barrieren sind beseitigt
Nachweislich hohe Adhärenzrate
Neue Erkenntnisse mit Daten aus dem Alltag
Motivation der Patienten
Ultra-Langzeit-EEG-Monitoring
Hohe Datenqualität im gesamten Zeitverlauf