基于视频脑电图监测的癫痫监测单元转诊模式及临床效用研究

本研究针对视频脑电图(vEEG)在癫痫监测单元(EMU)中的应用展开深入探讨，系统分析了153例患者的转诊模式、检查阳性率预测因素及临床影响。研究人员通过回顾性队列研究，发现不同转诊指征患者存在显著延迟（尤其癫痫再评估和分类组），90%目标事件在72小时内被捕获，基线事件频率、年龄和既往检查结果可预测监测结果。研究证实vEEG能有效纠正癫痫误诊（20例诊断变更）并指导抗癫痫药物(ASM)调整（69例治疗方案变更），为优化EMU转诊路径提供了循证依据。

　　

癫痫作为全球最常见的神经系统疾病之一，其诊断过程往往充满挑战。临床实践中，癫痫误诊率高达20%，部分患者甚至需要等待7个月以上才能获得明确诊断。这种延迟和误诊不仅导致不必要的抗癫痫药物(ASM)暴露，还可能延误真正病因的治疗。究其原因，癫痫发作与心因性非癫痫发作(PNES)等 mimics 症状高度相似，而常规门诊脑电图(EEG)的短时监测难以捕捉到特征性放电。

针对这一临床困境，美国威尔康奈尔医学院(Weill Cornell Medicine)神经内科团队开展了一项创新性研究。研究人员系统分析了2022-2024年间153例接受视频脑电图(vEEG)监测的成人患者数据，首次从转诊指征、时间延迟、监测效能和临床影响四个维度，全面评估了癫痫监测单元(EMU)的临床应用价值。这项发表在《Epilepsy》上的研究，为优化癫痫诊断流程提供了重要循证依据。

研究采用回顾性队列设计，关键技术方法包括：1) 基于EMU电子病历系统筛选以事件捕获为主要目的vEEG监测病例；2) 按转诊指征将患者分为4组（发作性质鉴别、癫痫患者新事件区分、癫痫诊断再评估和发作类型分类）；3) 采用多因素逻辑回归分析阳性监测结果的预测因素；4) 通过前后诊断对比和ASM调整评估临床影响。

研究结果揭示：

1. 转诊模式特征：39例癫痫再评估患者和54例发作分类患者存在显著转诊延迟，中位延迟时间分别达8个月和6个月，远长于发作鉴别组（16例）的2周。
2. 监测效能分析：总体事件捕获率为58%（89/153），其中90%阳性病例在监测72小时内捕获目标事件。基线发作频率>1次/周（OR=3.2，p<0.01）、异常既往EEG（OR=2.1，p=0.03）和年龄<50岁（OR=1.8，p=0.04）是阳性结果的独立预测因子。
3. 临床影响评估：vEEG监测导致20例（13%）诊断变更，其中11例为阳性监测后的诊断修正，9例为阴性监测后的癫痫排除。69例（45%）患者实现ASM方案优化，包括38例减量和31例增量调整。

这项研究具有多重临床意义：首次量化了不同转诊指征患者的时间延迟差异，为制定分层转诊路径提供了依据；建立的阳性预测模型（结合事件频率、EEG和年龄）可帮助临床医生预判监测成功率；证实即使是阴性vEEG结果也具有诊断价值，能有效避免过度治疗。值得注意的是，研究中癫痫分类组的延迟现象提示当前临床对癫痫综合征识别的不足，这可能导致患者错过最佳治疗窗口。

讨论部分强调，未来需要开展教育干预缩短转诊延迟，同时开发基于预测模型的个性化监测方案。该研究也存在一定局限，如单中心设计可能影响结果外推性，且未评估延迟对预后的直接影响。总体而言，这项工作为提升癫痫诊疗效率提供了重要循证依据，其建立的转诊分类框架和预测指标具有直接临床转化价值。