脑电图（EEG）中异常节律的特征分析：对其变异性的认识及其临床影响

《Neurophysiologie Clinique》：Characterizing breach rhythm in EEG: Insights into its variability and clinical impact

脑电图异常节律（BR）首次系统区分间歇性（IBR）与持续性（CBR），发现CBR组残存病灶体积更大，IBR组脑区外异常放电更常见，提示BR与皮质功能状态相关。

　　

Seyda Erdo?an | Filiz Azman ?ste | Merve Melodi Cakar | Eray Ergül | F. ?rsel Tezer

土耳其安卡拉大学医学院神经病学系

摘要

目的

“破裂节律”（Break Rhythm，BR）是一种通常与颅骨缺陷相关的脑电图（EEG）现象。虽然其连续形式已被广泛认识，但间歇性BR的意义尚未得到系统研究。

方法

这项横断面、多中心观察性研究纳入了90名在常规EEG中显示BR的患者。根据BR的连续性（连续性BR，CBR与间歇性BR，IBR）对患者进行分类。同时分析了结构性影像参数，包括残留病灶体积（Residual Lesion Volume，RLV）和颅骨缺陷的测量结果。

结果

在90名患者中，55名（61.1%）表现为CBR，35名（38.9%）表现为IBR。两组患者在人口统计学特征和癫痫发作特征方面没有显著差异。CBR组的残留病灶体积显著较大，而颅骨缺陷的大小和表面积在两组间无差异。在BR区域内，间歇性癫痫样放电在两组中均较为常见（52.7% vs 65.7%，p=0.224）。然而，在BR区域外的非癫痫样间歇性异常在IBR组中更为频繁（37.1% vs 5.5%，p<0.01）。右侧BR（70.2%）比左侧BR（48.8%）更常表现为连续性（p=0.040）。

结论

EEG中的破裂节律可以表现为连续或间歇模式。连续性BR与较大的残留病灶负担和局灶性神经学异常相关，而间歇性BR则与较小的残留病灶及更广泛的皮质异常相关。这些发现表明，BR不仅反映了颅骨缺陷，还反映了潜在皮质的功能状态。

意义

本研究首次系统地区分了间歇性BR和连续性BR，证明间歇性BR较为常见，并且BR可能作为结构性颅骨异常之外的分布式或动态性皮质功能障碍的标志。

引言

“破裂节律”（BR）这一术语最早由Cobb等人提出，用于描述与颅骨缺损相关的高幅度活动[1]。这种节律最常见于因外科手术导致的骨缺损患者中，在多发性骨髓瘤等引起的溶骨性骨病变病例中较少见。一般认为其起源并非脑部病变，而是颅骨的异常[1]、[2]、[3]、[4]、[5]。然而，并非所有术后患者都会出现这种节律，这表明仅凭颅骨缺陷可能不足以解释其出现。

从神经生理学的角度来看，破裂节律反映了通过颅骨缺损传递的增强信号和衰减的减少。在这个概念框架下，与破裂相关的活动可以被认为是持续存在的，因为它代表了正在进行中的皮质节律的直接体现，而非短暂产生的现象。然而，这种活动在头皮EEG上可见的程度可能受到多种因素的影响，包括颅骨缺陷的大小和位置、潜在皮质生成器的特征和同步性，以及下方皮质的功能完整性。在EEG中显示破裂节律的区域，可能会发生间歇性癫痫样异常，有时伴有局灶性脑电图减慢。这种多形性减慢的存在可能表明存在脑实质损伤。

在临床实践中，我们观察到破裂节律可能是间歇性出现的，而非连续性的。然而，文献回顾发现缺乏专门探讨这种间歇性模式的临床相关性的英文研究。本研究的目的是描述破裂节律的电生理特征，特别是其间歇性与连续性的差异，并探讨这些差异的临床意义。

材料与方法

这是一项横断面观察性研究，包括回顾性和前瞻性数据收集。研究使用了来自三个不同三级医疗中心的数据。回顾性数据来自过去两年收集的EEG记录，前瞻性数据则是在获得伦理批准后的三个月内收集的。该研究得到了安卡拉大学医学院伦理委员会的批准（?01-70-25）。

采用标准研究方案

结果

共有90名在常规EEG记录中显示BR的患者被纳入研究。其中，55名患者（61.1%）表现为连续性BR模式，35名患者（38.9%）表现为间歇性BR模式。两组的患者在人口统计学、临床和放射学特征方面的数据见表1。

讨论

本研究全面评估了EEG中破裂节律的特征，特别关注了BR作为连续或间歇模式的分布情况及其潜在的临床和电生理关联。据我们所知，这是首次在相对较大的患者队列中系统地研究和比较间歇性BR与连续性BR的临床相关性的研究。本研究的一个关键发现是……

资助

无。

作者贡献

F.?.T和S.E设计了研究方案。S.E、F.A.?、M.M.?和F.?.T负责数据收集。S.E撰写了论文。S.E、F.A?、M.M.?和F.?.T负责图表的整理。所有作者共同讨论了研究结果并修订了论文。

利益冲突声明

所有作者均无需要披露的利益冲突。

致谢

我们衷心感谢统计学家Mustafa Erdo?an在统计分析方面提供的支持。