Nuevo método para predecir recuperación neurológica en pacientes con infarto cardiaco

Un investigador del Centro de Investigación Técnica de Finlandia (VTT, Tampere) realizó un estudio multidisciplinario que examinó las lecturas de EEG registradas en 60 pacientes en salas de operaciones hospitalarias (SO) bajo anestesia inducida por sevoflurano, y también en 20 pacientes resucitados después del infarto cardiaco en ambientes de la unidad de cuidado intensivo (UCI). El investigador luego clasificó los datos derivados del EEG para detectar la actividad cerebral epileptiforme. Posteriormente se examinaron varias características EEG cuantitativas y marcadores bioquímicas convencionales para encontrar sus asociaciones con el resultado del paciente en un estudio predictivo adicional de 30 pacientes de la UCI admitidos por infarto cardiaco.

El investigador encontró que la entropía de sub-banda de onda pequeña (WSE) fue la característica más importante para la detección de la actividad epileptiforme. Cuando los resultados de los 30 pacientes UCI (sobrevivientes o no sobrevivientes) fueron conocidos, se calculó la WSE del EEG registrado, y se obtuvo el valor WSE promedio por cada hora de cada registro. Las distribuciones de los valores promedio a la hora de WSE de los grupos de resultado fueron comparados y se encontró una diferencia estadísticamente significativa entre las distribuciones, la cual validó el algoritmo que los investigadores habían desarrollado para la clasificación de las formas de onda EEG. El estudio fue presentado como la disertación doctoral de Miikka Ermes, M.Sc. en ingeniería en Mayo de 2009 en el VTT.

"La entropía de sub-banda de onda pequeña de EEG ha demostrado estar estadísticamente asociada con la actividad epileptiforme en pacientes en la sala de operaciones bajo anestesia inducida por sevoflurano y en los pacientes de la unidad de cuidado intensivo resucitados después del infarto cardiaco", concluyó el autor del estudio. "Los resultados apoyan la hipótesis de que la actividad epileptiforme puede ser monitorizada continuamente en ambos ambientes clínicos".

De acuerdo con el autor, el algoritmo desarrollado para analizar los trazos EEG humanos puede ser usado para predecir la recuperación neurológica, incluyendo las primeras 24 horas que siguen después de un infarto, la cual hasta ahora ha sido limitada debido a dificultades en la interpretación. Así, la interpretación correcta casi invariablemente requiere consultar un especialista, lo que puede causar un retraso en el tratamiento.

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VTT Technical Research Center of Finland