应用24 h动态脑电图检查小儿癫痫及其临床特征分析

黄淑来 吴端纯

癫痫是一种因多种病因所引发的慢性脑部病症，在任何年龄段、发病地区及种族人群中，都有可能发病，其中小儿发病率最高[1-2]。因癫痫发作的形式具有复杂性和多样化特征，且部分运动性发作的时间相对较短，但却可能在这一定的时间段内涉及多种发病类型，如肌阵挛性发作、失神发作、局限性发作、强直发作、站立不能发作等，发作类型有所区别，但是几种发作类型也会互相重合，导致发作分类无法进一步细化和完善。对发作类型区分，有助于癫痫疾病和癫痫综合征的认知，更主要是关乎不同因素，且关乎治疗方案的选取及预后判定。24 h动态脑电图（24 hours ambulatory electroencephalogram，24 h AEEG）因测定时间持续性，且在不同环境下均能描记，因此目前得到了大量的应用[3-4]。基于此，本文将分析小儿癫痫患者24 h动态脑电图临床特征，能更好提升对癫痫患儿的认知，提高诊治水平。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选入2017年10月-2019年10月，接收的疑似癫痫患儿共计180例，男104例，女76例，年龄1～14岁，平均（8.30±0.97）岁，病程区间10 d～10个月，平均（3.08±0.43）个月。（1）确诊标准：①脑电图上痫样放电异常；②患儿出现十分明显的癫痫反应，浑身抽搐，口吐白沫。（2）纳入标准：①出现持续性、间断性、反复性意识障碍、局部肌肉的抽搐、睡眠障碍及呼吸困难等反应而就诊；②年龄＜15岁；③家族遗传史，数据完整清楚。（3）排除标准：①高热惊厥导致的诱发抽搐；②肝肾功能障碍；③经24 h AEEG检查确诊；④正进行抗癫痫药物治疗。患儿家属对本次研究知情，同意配合，签订知情书。本研究征得伦理委员会批准同意。

1.2 方法

检查前半小时患儿清洗头部，应用24 h动态脑电图测定设备，在患儿保持平静和清醒的状态下（可由患儿家属在旁进行安抚工作），深呼吸60 s后进行，应用75.00%酒精进行擦拭清洁，依据国际标准的10-20系统要求，准确放置电极，连接内置闪存盘的动态盒子不间断连续性记录1日的患儿脑电活动。测定阶段家属需要观察患儿的活动状态，睡眠情况，发作阶段的症状和运动状态。1 d后取下记录盒，连接设备进行数据分析。

1.3 观察指标及评价标准

（1）统计痫样放电检出率：测定阶段记录痫样放电的发作情况；痫样放电主要是有突出背景活动的特征，包含尖波、棘慢波等特征，痫样放电检出率=痫样放电检出数/总例数×100%。（2）放电时相特征：放电阶段发生的时相特征为异相睡眠态（paradoxical sleep deprivation，PSD）、非快速眼动睡眠（non-rapid eye movement sleep，NREM），NREM分成Ⅰ期、Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期，其中Ⅰ～Ⅱ期为浅睡期；Ⅲ～Ⅳ期为深度睡眠。（3）记录痫样放电患儿发病因素。（4）记录癫痫的分型及定位特征。（5）癫痫发作特征：在意识未完全丧失，感觉头晕、心慌、恐惧、精神异常、胃部不适等。发作阶段：包括强直期、阵挛期。倒地上，肌肉收缩，头后仰，双上肢屈曲强直，双下肢伸性强直，口部先张后闭合，同时喉部痉挛、咽喉狭窄致发生尖锐的叫声，先从面部开始，因咀嚼肌抽动，呈现间歇的屈曲痉挛，频率慢慢下降，持续2～3 min，最后在一次强烈痉挛后突然停止。

1.4 统计学处理

本研究数据采用SPSS 21.0统计学软件进行分析和处理，符合正态分布的计量资料以（±s）表示，计数资料以率（%）表示，采用χ2检验，P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 24 h AEEG测定痫样放电时相特征

纳入的180例疑似癫痫患儿中，108例监测存在痫样放电情况，检出率60.00%（108/180），其中25.93%（28/108）为清醒阶段痫样放电；睡眠阶段痫样放电64.81%（70/108），睡眠阶段及清醒阶段均出现痫样放电，占比9.26%（10/108）；睡眠阶段痫样放电检出率高于清醒阶段，见表1。

表1 108例AEEG痫样放电时相特征（例）

70例睡眠阶段发生痫样放电的疑似癫痫患儿中，在NREM Ⅰ～Ⅱ期阶段痫样放电占比82.86%（58/70）、Ⅲ～Ⅳ期占比14.29%（10/70）、PSD占比2.86%（2/70）；NREM Ⅰ～Ⅱ期痫样放电检出率相比于Ⅲ～Ⅳ期痫样放电检出率均高于PSD。

2.2 发病因素

108例测定到痫样放电的疑似患儿中，因脑梗死、颅内细菌感染、颅内出血等器质性病变导致的痫样放电55.56%，代谢疾病发生痫样放电18.52%，因感染发生痫样放电14.81%，其余类型11.11%，见表2。

表2 108例痫样放电的疑似患儿发病因素

2.3 AEEG测定同步临床反应

180例疑似癫痫患儿中，98例测定到同步的临床反应中有69例同时监测出痫样放电状态，可诊断为癫痫；其余29例同步的临床反应中未测定到痫样放电，疑似癫痫，需进行多次测定即可确诊，见表3。

表3 AEEG测定同步临床反应[例（%）]

2.4 癫痫分类和定位

根据同步临床反应、测定结果，69例确诊为癫痫，其中强直发作19例，痉挛发作14例，失张力发作6例，癫痫性肌阵挛30例。部位：颞区18例，额区13例，额颞区10例，枕区8例，中央区8例，颞枕区8例，颞枕后区2例，大脑半球皮层区2例。

3 讨论

癫痫是脑神经元障碍放电后，导致的神经系统发作性病症，患者主要的临床特征为运动障碍、感觉失衡、意识失衡及精神异常。小儿癫痫的发病年龄多集中于15岁以下，甚至是学龄前的儿童，患儿的临床反应和成年人的发病反应，具有十分大的差异性，如病情不断加重，进展迅速，且患儿无法对病情准确描述，导致病情延误，治疗时间延迟，严重影响患儿预后质量，家庭生活，同时给患儿的社会功能带来严重影响[5-7]。因癫痫及非癫痫发作性疾病的用药方式和治疗方式差异，对第一次发生的发作性疾病应确定发作的性质，这对于临床治疗方案的确定，以及预后质量具有十分重要的意义[8-9]。

当前，小儿癫痫诊断中多根据临床病史特征，临床反应以及脑电图测定结果。因此24 h脑电图在小儿癫痫的诊治中具有举足轻重的地位。24 h脑电图的基本原理是，通过测定发作阶段及间歇发作阶段，形成的脑电波变化，找到痫样放电，以此为癫痫诊断以及治疗方向提供客观根据。临床常应用的脑电图类型，包含常规脑电图（routing-EEG，REEG）、动态脑电图（ambulatory EEG monitoring，AEEG）、电视录像脑电图（video-electroencephalogram，VEEG）、24 h动态脑电图（24 hour ambulatory eleetroencephalogram，24 h AEEG）[10-12]。因癫痫患儿的脑电波存在失衡情况，主要特征为突然性、随机性以及暂时性，且单次的REEG记录时间相对较短，多在患儿的清醒的状态下进行，所以单独REEG测定可能在一定程度上，无法及时测定到每一次发作的关键特点，造成临床诊断难度加大，误诊率和漏诊率有所提高。

而24 h动态脑电图的应用，在一定程度上弥补了关于REEG检查的缺点，描记时间延长到1 d，能够实现对脑电波、脑功能变化的持续记录特征，所以能够测定到患儿的动态、静止状态及睡眠阶段的痫样放电情况，提升了临床准确度[13-15]。但AEEG不能清楚、直观性记录患儿发作阶段的临床反应，且无法确定癫痫所处的类型，定位癫痫的病灶，导致应用于临床受限性较大。VEEG在REEG记录的基本上，采用持续性设备记录患儿发作阶段出现的声音，图像信号，还能够对外界因素干扰情况进行评比，极大提升了癫痫的准确度。VEEG可以说是当前诊断癫痫的主要金标准，但是经济费用较为昂贵，无法普及于各个医院中。

癫痫发作阶段临床反应及痫样放电检出率，会受到患儿睡眠觉醒周期的影响，本文分析结果中28例为清醒阶段痫样放电；睡眠阶段痫样放电70例，睡眠阶段及清醒阶段均出现痫样放电，占比9.26%；放电原因分析方面，因脑梗死、颅内细菌感染、颅内出血等器质性病变导致的痫样放电占比最多达55.56%，180例疑似癫痫患儿中，98例测定到同步的临床反应中有69例同时监测出痫样放电状态，可诊断为癫痫；其余29例同步的临床反应中未测定到痫样放电，疑似癫痫，需进行多次测定即可确诊；而最终69例确诊为癫痫。

这一结果说明，睡眠期痫样放电多发生在睡眠期，特别是在NREM Ⅰ～Ⅱ期，这可能和睡眠期脑干网状结构的上行激动系统，受到阻碍造成大脑皮层神经元过度障碍放电有所关系。所以24 h动态脑电图监测完整并清楚地记录了睡眠周期的脑电图，这有利于痫样放电检出率的提升。

且108例测定到痫样放电的疑似患儿中，脑部器质性病变导致的痫样放电共60例；代谢疾病发生痫样放电20例；因感染发生痫样放电共16例，其余类型12例，所以在对出现痫样放电患儿测定时，可先考虑为脑部器质性病变。

临床诊治阶段：癫痫诊断后确定发作类型，对病灶定位，本文病灶定位分析中：强直发作19例，痉挛发作14例，失张力发作6例，癫痫性肌阵挛30例。部位：颞区18例，额区13例，额颞区10例，枕区8例，中央区8例，颞枕区8例，颞枕后区2例，大脑半球皮层区2例，证实24 h动态脑电图测定是鉴别癫痫和非癫痫发作疾病的关键方式，对于判定癫痫的类型及定位具有十分关键的意义。

因非癫痫性发作患者的临床反应和癫痫相似性特征较为明显，因此临床首先应进行上述两者的鉴别，且24 h动态脑电图监测癫痫患儿具有24 h持续测定性的作用，因此癫痫患儿24 h动态脑电图监测对于疾病认知更具有重大的帮助，同时24 h动态脑电图对于小儿癫痫发作的分型及病灶定位具有十分关键的指导意义，因此在小儿癫痫的临床诊疗中应该更重视24 h动态脑电图的分析和应用。