不同时限视频脑电图对小儿癫痫的诊断价值

刘　红　刘长云　孙鲁妍　姜　伟　商胜楠　王晓莉

1)潍坊医学院临床学院儿科　潍坊　261053　2)潍坊医学院附属医院电生理室　潍坊　261000　3)潍坊医学院医学影像学系　潍坊　261053



不同时限视频脑电图对小儿癫痫的诊断价值

刘红1)刘长云2)△孙鲁妍2)姜伟1)商胜楠1)王晓莉3)

1)潍坊医学院临床学院儿科潍坊2610532)潍坊医学院附属医院电生理室潍坊2610003)潍坊医学院医学影像学系潍坊261053

【摘要】目的 探讨小儿癫痫发作的视频脑电图特点与其最佳监测时间的关系。方法 选择潍坊医学院附属医院儿科门诊及病房收治的癫痫患儿286例为研究对象，对其进行视频脑电图监测，分析不同时限视频脑电图的阳性检出率。结果 286例癫痫患儿总体视频脑电图阳性率为83.92%，其中视频脑电图监测0.5、1、2、3、4、12、24 h的阳性率分别为52.38%、73.85%、93.27%、95.45%、100.00%、 97.73%，各组间比较差异有统计学意义(P<0.05)；0.5 h组分别与2、4、24 h组比较，差异有统计学意义(P<0.003)；1 h组与2、24 h组比较，差异均有统计学意义(P<0.003)，其余各组间比较差异均无统计学意义(P>0.05)。结论 视频脑电图监测对小儿癫痫诊断具有重要价值。监测12 h阳性率为100.00%，优于其他各时间组，监测2 h阳性率93.27%，患儿耐受性较好，基本能满足临床诊断的要求。

【关键词】癫痫；视频脑电图；儿童；发作类型；时间

癫痫(epilepsy)是小儿神经系统常见的疾病，是由于脑部神经元异常放电所引起的临床综合征，由于异常放电的神经元位置不同、放电扩展的范围不同、所涉及的脑部结构不同、患儿的年龄大小等差异，形成了不同的发作类型，且临床表现也复杂、多样，加之大部分患儿都无法表达自己的不适，仅仅依靠病史，无法作出正确的诊断。视频脑电图(video electroencephalogram，VEEG)是鉴别癫痫发作性质及类型的最有效的检查方法，不仅可以观察患儿临床发作，也能提供临床发作与电发作的关系。本研究通过回顾性分析不同时限的视频脑电图在癫痫诊断中的应用，找出最佳监测时间，既可使监测的阳性率提高，不影响检查效果，又可取得患儿及家属最大程度的配合，以达到诊断和治疗的目的。

1资料与方法

1.1一般资料选择2014-03—2015-03潍坊医学院附属医院儿科门诊及病房收治的初诊为癫痫的患儿286例，均未用抗癫痫药物干预。男149例，女137例；年龄21 d～14岁，平均(6.63±4.01)岁。

1.2仪器与方法 采用意大利EB公司NEUROS.P.A SITRUS BB32导、64导仪器，按照国际10-20系统安装19导记录电极，以双侧耳垂作为参考电极，常规行单极导联、平均导联、双极导联分析。盘状电极用导电膏固定于头皮，外用弹力帽固定，以摄像头对准患儿监测，在检查当天根据患儿年龄给予不同时间的睡眠剥夺以便能获得更好的自然睡眠，记录中尽可能完成睁闭眼、过度换气、闪光诱发等特殊诱发实验及睡眠状态下视频脑电图监测。监测中及监测后对各种状态及事件进行标记。

1.3脑电图判读标准 脑电图的判读依据刘晓燕《临床脑电图学》的判读标准[1]。以棘波、尖波、棘慢复合波、尖慢复合波及多棘慢复合波、高度节律失调、节律性爆发等为癫痫样放电波[1-2]。以视频脑电图监测到癫痫样放电波为判定视频脑电图阳性的依据，未监测到癫痫样放电波为阴性。检查结果由2名以上神经电生理医师共同分析。

1.4癫痫诊断及分类标准 癫痫的诊断依据国际抗癫痫联盟(ILAE)2005年提出的癫痫的新定义：癫痫是一种脑部疾患，特点是持续存在能产生癫痫发作的脑部持久性改变，并出现相应的神经生物学、认知、心理学以及社会等方面的后果，诊断至少需要一次的癫痫发作[3]。癫痫的分类标准采用1989及2001年国际抗癫痫联盟分类及名词委员会推荐分类标准[4-5]。

1.5统计学处理 采用SPSS 17.0软件进行分析，计数资料以率(%)或相对数百分比(%)表示，采用卡方检验，以α=0.05为检验水准；若P<0.05，则对其进行卡方分割，当n<40或理论频数<1时用确切概率法进行分析，P<0.003为差异有统计学意义。

2结果

2.1癫痫患儿不同时限视频脑电图特点分析经计算，χ2=52.684，总体间差异有统计学意义(P<0.05)；对上述各组进行统计分割及部分Fisher确切概率法计算，0.5 h组分别与2、4、24 h组比较，差异有统计学意义(P<0.003)；1 h组分别与2、24 h组间比较，差异有统计学意义(P<0.003)；其余各组间比较差异无统计学意义(P>0.003)。见表1。

表1　不同监测时间的视频脑电图阳性率比较　(n)

2.2癫痫患儿发作类型与视频脑电图特点分析 见表1。

表2　癫痫发作类型与视频脑电图特点分析

2.3小儿癫痫发作的病因分析 对286例癫痫患儿进行病因分析，可见特发性103例(36.01%)，症状性153例(53.50%)，隐源性30例(10.49%)。其中在症状性癫痫中，前5位的病因为围生期脑损伤(38例)、中枢神经系统感染(29例)、先天性脑器官发育障碍(26例)、脑外伤(14例)、神经皮肤综合征(10例)。

3讨论

癫痫是多种病因引起的慢性脑功能障碍。根据中国抗癫痫协会统计数据显示，目前我国约有900万癫痫患者，而且每年还会有40万新发病例，我国0～14岁儿童癫痫的发病率为151/10万，患病率3.45‰，其中5岁以内起病占50%左右[6]。EEG自1924年问世以来，就应用于癫痫的临床诊治，尽管近几年影像学(CT、MRI、fMRI、SPECT、PET等)有了很大的进展，目前仍无法取代其地位。由于癫痫发作突然，发作类型多样，且持续时间短暂(除外癫痫持续状态)，家长难以准确描述发作期的临床表现，患者就医时绝大多数处于发作间期，医师亲眼目睹癫痫发作的几率很小，且睡眠中癫痫样放电率较清醒时放电率高等特点[7]，用常规脑电图(REEG)检查时由于描记时间较短，且多在清醒状态下描记，较难描记到癫痫样放电波，故使用REEG检查时阳性率低，常易漏诊；即使能在发作间期描记到癫痫样放电波，却无法将临床发作与所描记的脑电联系起来分析，有时易误诊；动态脑电图(AEEG)由于携带方便，描记时间长，但伪差较多，假阳性率高，不易区分伪差干扰，不利于对发作性事件定性及区分癫痫的发作类型。而VEEG提供了清醒、睡眠、各种诱发试验等各种脑电图结果，并充分利用动态脑电图的优点，同时结合录像，有利于区分伪差和干扰，由于可同时捕捉患儿发作期的临床表现及脑电图变化，显著提高了诊断的准确性及检查的阳性率[8-9]。VEEG作为当代诊断癫痫的主要手段，更多地应用于临床。VEEG对癫痫患儿监测时间的选择非常重要，监测时间短了可能发现不了临床发作及癫痫样放电波，但监测时间过长，患儿的依从性会越差，相应的费用也会越高。

本次研究回顾性分析不同时限的视频脑电图监测，视频脑电图阳性率随着监测时间的延长逐渐升高，总体间差异差异有统计学意义，其中12 h VEEG监测的阳性率最高，这可能与样本例数过少有关；各组间进行两两比较时，由于4 h、12 h的样本含量过少，在与其他组比较时差异无统计学意义；对于24 h VEEG监测，VEEG监测结果阳性率较高，但与2 h视频脑电图监测对比，差异无统计学意义，因此在实际临床工作中，建议行 2 h VEEG监测，既不影响检查效果，又易取得患儿及其家属的配合。Connolly等[10]认为，对于门诊确诊癫痫患儿视频脑电图监测2～3 h就有较高的癫痫样放电波检出率(83%)。张俊等[11]研究认为，2.5 h视频脑监测对小儿癫痫有良好的诊断价值，其记录到癫痫样放电波为68.1%。本实验结果与上述研究结果相近，因此认为2 h视频脑电监测对小儿癫痫的临床诊断意义重大。但Asano等[12]认为，对于不常出现发作性事件的儿童，VEEG监测时间应>3 d。但实际临床工作中，长时间视频监测，患儿及其家属的依从性明显降低，可以考虑多次长程视频脑电图监测，以降低漏诊率。

对于不同发作类型的癫痫患儿，VEEG以其独特的优异性作为鉴别的主要方式。本研究全面性发作67例，部分性发作99例，癫痫综合征50例，多种发作类型42例，癫痫持续状态4例，24例发作类型分类不明。不同的发作类型，其癫痫样放电波的阳性检出率亦有所不同，可以根据不同的发作类型或癫痫综合征选择合适的监测时间，对于癫痫样放电率高的发作类型，可以适当缩短监测时间，如婴儿痉挛症，短时间内出现高度失律；对于癫痫样放电率低的发作类型，可适当延长VEEG监测时间，Park等[13]建议，对青少年肌阵挛癫痫的患儿进行1～2 d视频脑电图监测，能显著较少漏诊率。

本组小儿癫痫病因分析发现，特发性103例(36.01%)，症状性154例(53.85%)，隐源性30例(10.49%)。在症状性癫痫患儿中，占前5位的病因主要有：围产期脑损伤、中枢神经系统感染、先天性脑器官发育障碍、脑外伤、神经皮肤综合征，与李秀香等[14]研究相符。

综上所述，VEEG监测对小儿癫痫诊断具有重要价值，对不同时限视频脑电图监测发现，视频脑电图监测12 h优于其他各时间组，综合考虑，建议对癫痫患儿行2 h视频脑电监测，可最大限度减少患儿和父母的心理和经济负担，更易取得患儿及家长的配合。

4参考文献

[1]刘晓燕.临床脑电图学[M].北京:人民卫生出版社,2006:112-148.

[2]Szabó CA,Kochunov P,Knape KD,et al.Cortical sulcal areas in baboons (Papio hamadryas spp.) with generalized interictal epileptic discharges on scalp EEG[J].Epilepsy Res,2011,93(2/3):91-95.

[3]Fisher RS,van Emde Boas W,Blume W,et al.Epileptic seizures and epilepsy: definitions proposed by the International League Against Epilepsy (ILAE) and the International Bureau for Epilepsy (IBE) [J].Epilepsia,2005,46(4):470-472.

[4]Commission on Classification and Terminology of the International League Against Epilepsy.Proposal for revised classification of epilepsies and epileptic syndromes[J].Epilepsia,1989,30(4):389-399.

[5]Engel JJ,International League Against Epilepsy (ILAE).A proposed diagnostic scheme for people with epileptic seizures and with epilepsy: report of the ILAE Task Force on Classification and Terminology[J].Epilepsia,2001,42(6):796-803.

[6]胡亚美,江载芳,申昆玲,等.诸福棠实用儿科学[M].8版.北京:人民卫生出版社,2015:1 980-1 988.

[7]Zarowski M,Loddenkemper T,Vendrame M,et al.Circadian distribution and sleep/wake patterns of generalized seizures in children[J].Epilepsia,2011,52(6):1 076-1 083.

[8]白庆峰,刘菲.24h动态脑电图在小儿癫痫与非癫痫性疾病中的诊断价值[J].中国实用神经疾病杂志,2014,17(17):40-41.

[9]黄莎,肖波,龙莉莉,等.长程视频脑电图在癫痫诊断与鉴别诊断中的作用[J].中国现代神经疾病杂志,2014,14(11):987-989.

[10]Connolly MB,Wong PK,Karim Y,et al.Outpatient video-EEG monitoring in children[J].Epilepsia,1994,35(3):477-81.

[11]张俊,李湘蕾,陈彦.2.5 h视频脑电图检查在小儿发作性疾病诊断中的应用[J].中国实用神经疾病杂志,2010,13 (4) :69-70．

[12]Asano E,Pawlak C,Shah A,et al.The diagnostic value of initial video-EEG monitoring in children-review of 1 000 cases [J].Epilepsy Res,2005,66(1/3): 129-135.

[13]Park KI,Lee SK,Chu K,et al.The value of video-EEG monitoring to diagnose juvenile myoclonic epilepsy[J].Seizure,2009,18(2):94-99．

[14]李秀香,马明轩,杨艳,等.癫痫 1568 例病因分析[J].脑与神经疾病杂志,2015,23(3):208-211.

(收稿 2015-06-17)

基金项目：山东省自然科学基金项目，编号：ZR2014JL049△通讯作者： 刘长云，教授,硕士生导师，Email：changyun1@163.com

【中图分类号】R741.044

【文献标识码】A

【文章编号】1673-5110(2016)12-0037-03