Anfallsdetektion bei Epilepsie
Zusammenfassung Die klinische Bedeutung der automatischen Detektion von epileptischen Anfällen besteht in der Anfallsdokumentation zur objektiven Evaluation von Epilepsietherapien, zur Prävention des „sudden unexpected death in epilepsy“ (SUDEP), zur Vermeidung von anfallsassoziierten Verletzungen,...
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Veröffentlicht in: | Psychopraxis neuropraxis 2022-04, Vol.25 (2), p.72-78 |
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Hauptverfasser: | , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | ger |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Die klinische Bedeutung der automatischen Detektion von epileptischen Anfällen besteht in der Anfallsdokumentation zur objektiven Evaluation von Epilepsietherapien, zur Prävention des „sudden unexpected death in epilepsy“ (SUDEP), zur Vermeidung von anfallsassoziierten Verletzungen, zur Warnung der Patienten vor bevorstehenden Anfällen und zur Entwicklung von anfallsgetriggerten, bedarfsgesteuerten Therapieformen. Die automatische Anfallsdetektion kann durch Analyse des EEGs (Oberflächen-EEG, intrakranielles EEG, subkutanes EEG), von motorischen Entäußerungen während epileptischer Anfälle (Oberflächenelektromyographie, Accelerometrie, Videodetektionssystem, Matratzensensoren) sowie von physiologischen autonomen Parametern (Herz- und Atemfrequenz, Sauerstoffsättigung, Schweißsekretion, Körpertemperatur) erfolgen. Bestimmte Parameter können ausschließlich oder besonders gut bestimmte Anfallstypen erfassen, während andere Anfallsformen nicht detektiert werden können. Jedenfalls gibt es keine One-fits-all-Lösung. Deshalb kommen zunehmend multimodale Anfallsdetektionssysteme (Erfassung mehrerer komplementärer Parameter) zum Einsatz, die individuell auf den Patienten und dessen Anfälle abgestimmt werden können. Derzeit wird der Gebrauch von klinisch validierten Geräten für die automatische Detektion von generalisierten tonisch-klonischen Anfällen und von fokalen zu bilateral tonisch-klonischen Anfällen empfohlen, insbesondere bei nicht supervidierten Patienten, bei denen ein Alarm zu einer raschen Intervention führen kann. |
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ISSN: | 2197-9707 2197-9715 |
DOI: | 10.1007/s00739-022-00780-1 |