持续脑电图与短时脑电图在缺血性卒中后应用的比较：持续脑电图对异常检出及卒中后癫痫预测的增量价值

《Annals of Neurology》：Continuous Versus Short EEG After Ischemic Stroke: What cEEG Adds for Detecting Abnormalities and Predicting Post-Stroke Epilepsy

　　

摘要 本研究旨在量化持续脑电图（continuous electroencephalography, cEEG；监测时长≥12小时）相较于60分钟短时脑电图（short electroencephalography, sEEG）在无急性症状性癫痫发作的缺血性卒中患者中预测卒中后癫痫（post?stroke epilepsy, PSE）的增量诊断效能与预后价值。研究人员回顾性纳入283例发病7天内接受cEEG的成年患者，sEEG定义为同一记录的前60分钟。所有脑电图由对结局设盲的临床神经生理学家采用美国临床神经生理学学会（American Clinical Neurophysiology Society, ACNS）术语判读。个体内检测效能通过比值比（odds ratios, ORs）及95%置信区间（confidence intervals, CIs）量化。PSE风险采用Fine–Gray竞争风险回归模型（以死亡为竞争事件）分析，结果以亚分布风险比（subdistribution hazard ratios, sHR）表示。基于sEEG与cEEG构建的SeLECT?EEG评分通过C指数（C?index）和净重分类改善指数（net reclassification improvement, NRI）进行比较。中位随访41个月（四分位距[IQR]=22–64）期间，283例患者中有41例（14.5%）发生PSE。与sEEG相比，cEEG显著提高了发作间期癫痫样放电（interictal epileptiform discharges, IEDs）的检出率（11% vs 3%，OR=3.75，95% CI=1.75–8.02，p<0.001）和电图癫痫发作（electrographic seizures）的检出率（4% vs 0.7%，OR=6.22，95% CI=1.38–28.06，p=0.01）。侧向周期性放电（lateralized periodic discharges, LPDs；sHR=4.50，95% CI=2.13–9.51）和电图癫痫发作（sHR=3.63，95% CI=1.52–8.63）是PSE最强的预测因子。基于cEEG的SeLECT?EEG较基于sEEG的评分改善了区分度（ΔC?index 0.055，95% CI=0.012–0.101，p=0.014）和重分类能力（NRI=0.25，95% CI=0.07–0.42）。在第1小时后新出现的癫痫样活动患者，其5年PSE风险高于始终未检出者（28% vs 11%，Gray p=0.006）。结果表明，cEEG可识别常规时长脑电图未能发现的具有预后价值的癫痫样异常，支持结合基线风险和早期脑电图表现，对特定病例延长监测时长。本研究发表于《Annals of Neurology》2026年刊。

研究背景与目的

卒中是老年人群癫痫的首要病因，占65岁及以上新发癫痫病例的一半以上。早期识别卒中后癫痫（PSE）高风险患者对指导随访、咨询及未来预防性治疗试验至关重要。临床急性症状性癫痫发作（acute symptomatic seizures, ASyS）虽为已知危险因素，但仅出现在少数最终发展为癫痫的患者中，凸显了对额外预后工具的需求。脑电图（electroencephalography, EEG）是一种可及且无创的工具，可捕捉早期皮质功能障碍与癫痫样活动。既往SeLECT?EEG研究已证实，卒中后7天内EEG发现的癫痫样活动和区域性慢波是PSE的强独立预测因子，尤其在不伴ASyS的患者中。然而，用于预后评估的最佳EEG监测时长仍不确定。短时EEG（sEEG，通常为20–60分钟）应用广泛且便于实施，而持续EEG（cEEG，≥12小时）对一过性异常的检出敏感性更高。cEEG相对于sEEG在长期癫痫风险预测中的增量价值尚未在卒中存活者中得到系统研究。因此，本研究旨在量化cEEG在无ASyS的缺血性卒中患者中对PSE预测的额外诊断效能与预后价值。

主要技术方法

本研究为回顾性多中心队列研究，样本来源于布鲁塞尔圣吕克大学医院与美国克利夫兰诊所两个中心的SeLECT?EEG数据库，共纳入283例经影像学确诊、发病7天内接受cEEG的成年缺血性卒中患者，排除既往癫痫史、短暂性脑缺血发作、原发性出血性卒中、合并其他致痫疾病及符合国际抗癫痫联盟（ILAE）标准的ASyS患者。sEEG被定义为同一cEEG记录的首60分钟，两者仅在采样时长上存在差异。EEG判读由获得委员会认证的临床神经生理学家依据ACNS术语完成，判读者对临床结局设盲，并对sEEG与cEEG结果独立判读。统计分析包括：①个体内cEEG与sEEG异常检出比较，采用Fisher精确检验计算OR值；②PSE风险分析采用Fine–Gray竞争风险模型（死亡为竞争事件），计算sHR；③比较基于sEEG与cEEG构建的SeLECT?EEG评分的预后效能，指标包括C指数与NRI；④开发临床优先化工具，识别可从sEEG延长至cEEG的患者亚组；⑤构建PSE预期获益矩阵，综合基线风险与EEG模式指导监测决策。所有分析在R软件中完成，无缺失数据。

研究结果

cEEG与sEEG的检测效能

cEEG检出的异常显著多于sEEG。与sEEG相比，cEEG显著提高了区域性慢波的检出率（59% vs 41%，OR=2.1，p<0.001）、广泛性节律性δ活动（generalized rhythmic delta activity, GRDA；36% vs 12%，OR=3.9，p<0.001）、侧向性节律性δ活动（lateralized rhythmic delta activity, LRDA；11% vs 5%，OR=2.7，p=0.004）、发作间期癫痫样放电（IEDs；11% vs 3%，OR=3.8，p<0.001）及电图癫痫发作（4% vs 1%，OR=6.2，p=0.01）。在SeLECT?EEG评分关注的癫痫样活动（epileptiform activity, EA）指标中，cEEG将检出率从6%提升至23%，区域性慢波从41%提升至59%。

EEG异常与卒中后癫痫的关联

cEEG检出的异常与PSE风险显著相关。校正竞争风险后，LPDs（sHR=4.50，95% CI=2.13–9.51，p<0.001）与电图癫痫发作（sHR=3.63，95% CI=1.52–8.63，p=0.004）是PSE最强的预测因子，IEDs亦具统计学意义（sHR=2.14，95% CI=1.00–4.55，p=0.05）。LRDA与区域性慢波呈正向趋势但未达显著性。广泛性慢波与GRDA未显示额外风险。cEEG单独检出的EA患者，其5年PSE风险显著高于始终未检出者（28% vs 11%，Gray p=0.006）。

sEEG结果的临床启示：何时延长监测可提升价值

研究人员构建了基于sEEG模式的检测概率热图。在sEEG未检出电图癫痫发作/癫痫持续状态（status epilepticus, SE）的患者中，cEEG新检出此类事件的概率在LPDs患者中最高（33%），其次为IEDs（22%）。在更广泛的EA复合终点中，LRDA患者的cEEG新增检出率为25%，广泛性慢波为17%，区域性慢波为8%。基于此开发的评分模型交叉验证AUC分别为0.71（电图癫痫/SE模型）与0.63（EA复合模型），支持以热图为优先化工具，评分用于组内排序。

未来优先化规则（仅针对PSE预测）

采用SeLECT_2.0评分≥4分作为高风险截断值。在高风险患者中，cEEG的预期增益最大，尤以sEEG表现为广泛性慢波者增益最高（约0.5–0.8分），区域性慢波次之（约0.3–0.5分）。低风险患者各模式增益均较低。将该规则应用于大型SeLECT队列（n=4319，排除ASyS），约33%患者属高风险，其中30%符合扩展优先化标准，15%符合严格高增益标准，提示可采用选择性延长监测策略。

讨论与结论

本研究表明，在无ASyS的缺血性卒中患者中，将EEG监测延长至1小时以上可显著提高节律性/周期性及癫痫样异常的检出率，这些异常在60分钟sEEG中常被遗漏，且与更高的长期PSE风险相关。cEEG提升了SeLECT?EEG评分的区分度（C指数0.68 vs 0.63）与重分类能力，证实延长监测提供了具有临床意义的预后信息，而非单纯增加检出数量。研究结果支持采用基于表型与基线风险的个体化cEEG监测策略，而非对所有患者常规应用。尽管研究受限于回顾性设计与适应证偏倚，其结果仍为卒中单元EEG监测路径的制定提供了实证依据。未来需在前瞻性多中心研究中验证该优先化规则，并结合标准化随访路径，为PSE预防与药物重定位试验富集高风险人群。