定量脑电图（Quantitative EEG）有助于对遭受头部虐待的婴儿的大脑功能障碍进行早期评估和预后分层

《Neurophysiologie Clinique》：Quantitative EEG enhances early assessment and prognostic stratification of brain dysfunction in infants with abusive head trauma

婴儿虐待性头部创伤的定量脑电图诊断及预后预测研究，通过病例对照分析发现qEEG特征（熵值降低、低频功率升高）与预后不良相关，机器学习模型准确率达73%-90%。

　　

瓦伦丁·赫斯（Valentin Hess）|马蒂厄·多耶恩（Matthieu Doyen）|里玛·纳布特（Rima Nabbout）|托马斯·布劳布洛姆（Thomas Blauwblomme）|本杰明·塞兰（Benjamin Serrand）|马蒂娜·巴伦松（Martine Balen?on）|克莱尔·巴（Claire Bar）|奥利维尔·布里索（Olivier Brissaud）|奥利维尔·克莱因（Olivier Klein）|阿诺德·维德曼（Arnaud Wiedemann）|马蒂厄·库亨布赫（Mathieu Kuchenbuch）

法国洛林大学（Université de Lorraine），南锡CHRU医院（CHRU-Nancy），儿科部门，罕见癫痫参考中心（Service de Pédiatrie），EPICARE成员，F-54000南锡，法国

摘要

目的

评估定量脑电图（qEEG）作为患有虐待性头部创伤（AHT）婴儿的诊断和预后生物标志物的价值。尽管脑电图在监测脑病方面起着核心作用，但在多模式评估中仍未被充分使用，其定量分析可能为大脑功能障碍和长期预后提供客观、实时的见解。

方法

这项回顾性单中心病例对照研究纳入了2岁以下确诊为AHT的婴儿以及年龄和性别匹配的对照组。收集了临床和早期脑电图数据。根据儿童整体表现评分（POPC_1–3 vs. _4–6）对患者预后进行分层。分析了定量脑电图特征，并使用五折交叉验证训练了两个神经网络用于诊断和预后预测。

结果

共分析了75名参与者的84份脑电图（40名AHT患者46份；35名对照组38份）。与对照组相比，AHT患者的脑电图显示熵值和赫斯特指数显著降低，低频功率增加，反映了弥漫性皮质功能障碍。在AHT组内，信号复杂度降低和半球间不对称性丧失与不良预后相关（POPC_4–6，p< 0.01）。机器学习模型能够以73±14%的准确率区分AHT患者和对照组，并将患者分类为POPC_1-3或POPC_4-6组。联合模型以90±5%的准确率区分了对照组、POPC_1-3组和POPC_4-6组。

讨论

早期定量脑电图提供了补充影像学和临床发现的功能性信息。基于定量脑电图的生物标志物可能有助于早期风险分层，指导神经保护策略，并改善AHT婴儿的预后评估。需要进行更大规模的多中心前瞻性研究来验证这些探索性发现并确定其临床适用性。

引言

虐待性头部创伤（AHT）是指5岁以下儿童的头骨或大脑受到钝力伤害和/或剧烈摇晃所致[25]。与非虐待性创伤（non-AHT）不同，AHT通常会导致弥漫性轴索损伤和脑水肿，而不是局部挫伤或骨折[21]。在美国，AHT的发病率估计为每10万名1岁以下婴儿中有25-35例[21]，死亡率在10–20%之间，只有大约三分之一的患者能够获得良好的长期神经学结果[13,22]。

AHT的预后评估是多因素的，涉及临床评估、影像学检查和病史。MRI检查结果如灰白质分化丧失、弥散受限和脑半球低密度与不良预后相关[9,32]。其他早期临床预测因素包括就诊时的癫痫发作、插管需求、代谢紊乱以及施暴者的性质，尤其是非父母的男性看护者[14,24,29]。然而，正如2025年美国儿科学会（AAP）报告所强调的[21]，不同医生之间的差异以及现有工具的主观性限制了预后的可靠性，这突显了标准化、客观方法的必要性。

尽管脑电图在神经重症监护中起着核心作用，但在AHT的预后评估中仍被低估。这与缺氧-缺血性脑病（HIE）形成对比，后者的预后脑电图模式在大型新生儿队列中已得到充分研究[10,27]。定量脑电图（qEEG）可以通过提供功能数据来增强早期评估，补充结构性影像学信息，并减少主观解释带来的变异。根据FDA的BEST框架[6]，基于定量脑电图的特征可作为大脑功能障碍严重程度的生物标志物。来自成人创伤性脑损伤和儿童缺氧-缺血性脑病的证据表明，背景复杂度降低、振幅抑制和变异性的丧失与不良预后相关[33,35]。

我们的研究探讨了定量脑电图是否可以作为评估AHT患者大脑功能障碍严重程度的早期可靠生物标志物，并预测受伤两年后的儿童整体表现评分（POPC）所反映的长期神经学结果。通过使用基于早期脑电图数据训练的机器学习模型，我们旨在提高诊断准确性和预后分层能力，以支持临床决策和与家庭的沟通。

部分摘要

参与者

这项单中心病例对照回顾性队列研究在法国东北部大EST地区的主要创伤中心——南锡大学医院进行。

病例群体包括2007年至2021年间因高度疑似AHT而住院的所有2岁以下儿童。根据法国国家卫生局（HAS）的定义，当存在以下情况时，诊断被认为是“高度可能”的：

研究人群

本研究共纳入了75名参与者的84份脑电图：40名AHT儿童的46份脑电图和35名对照组的38份脑电图。

最初，有115名疑似或确诊为AHT的儿童接受了资格评估。其中，75名儿童因以下原因被排除：27名在两年随访时结果数据不完整或无法获取；48名在受伤后一周内未进行脑电图检查，其中包括22名在整个治疗过程中从未进行过脑电图检查的儿童

讨论

据我们所知，这是首项应用间歇性定量脑电图（qEEG）分析与机器学习相结合，评估虐待性头部创伤（AHT）婴儿预后潜力的研究。我们的研究使用基于qEEG的特征作为客观生物标志物，符合FDA BEST（生物标志物、终点和其他工具）框架对诊断和预后生物标志物的定义[6]。此处使用的MLP模型生成的概率分数t介于0和1之间，反映了……

披露

作者声明与本文主题无关的任何利益冲突。

资金来源

作者未为此项工作获得任何特定资助。

致谢

作者感谢所有间接为这项研究做出贡献的人士。特别感谢护士和脑电图技术员在患者护理和数据收集方面的宝贵支持和奉献。作者还非常感谢那些同意回顾性使用其数据的家庭，这使得研究得以进行。RN得到了由瑞士慈善基金会资助的Geen-DS主席职位的支持。