Pesquisadores do Centro de Neurociências do Hospital Infantil da Filadélfia (CHOP) desenvolveram um modelo de previsão que determina quais bebês recém-nascidos têm probabilidade de sofrer convulsões na Unidade de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN). Esse modelo pode ser incorporado aos cuidados de rotina para ajudar a equipe clínica a decidir quais bebês precisarão de eletroencefalogramas (EEGs) e quais bebês podem ser manejados com segurança na Unidade de Cuidados Neonatais sem monitoramento por EEGs. Isso permitiria que famílias e provedores cuidassem de bebês sem procedimentos intrusivos e desnecessários. As descobertas foram publicadas pelo The Lancet Digital Health .

As convulsões neonatais são um problema neurológico comum em recém-nascidos. Em particular, aproximadamente 30% dos recém-nascidos com falta temporária de oxigênio no cérebro (conhecida como encefalopatia hipóxico-isquêmica ou EHI) terão convulsões. A maioria dessas convulsões só pode ser detectada por meio do monitoramento de EEG e não simplesmente por meio da observação clínica, uma lição importante que moldou o manejo de bebês com convulsões nas últimas duas décadas. Recém-nascidos com EHI têm um risco aumentado de problemas neurocomportamentais e epilepsia mais tarde na vida, e detectar e tratar convulsões é importante para reduzir lesões induzidas por convulsões, melhorando assim os resultados para recém-nascidos com convulsões precoces.

As diretrizes atuais sugerem que os recém-nascidos com EHI sejam submetidos a quatro a cinco dias de monitoramento de EEG para detectar convulsões. No entanto, essa abordagem nem sempre é viável, pois muitos desses bebês recebem cuidados em UTIN que não têm acesso a EEG contínuo (CEEG). Mesmo as UTINs em grandes redes de assistência médica geralmente têm recursos limitados de EEG, especialmente porque a interpretação das leituras de EEG é demorada para toda a equipe de atendimento, incluindo médicos e tecnólogos.

Prever quais recém-nascidos terão convulsões é complexo, e tentativas anteriores de prever futuras convulsões usando dados clínicos e de EEG não produziram resultados altamente precisos. Para ajudar a resolver esses problemas, os pesquisadores do CHOP usaram dados de um formulário de relatório de EEG desenvolvido recentemente que é usado para todos os EEGs para construir modelos de previsão usando métodos de aprendizado de máquina.

"Neste estudo, usamos dados de EEGs de mais de 1.000 recém-nascidos para construir modelos para prever convulsões neonatais . ", primeiro autor do estudo Jillian McKee, MD, Ph.D., um companheiro de epilepsia pediátrica na Divisão de Neurologia e Pediatria Programa de Epilepsia no CHOP. "Esses dados nos ajudaram a otimizar quais recém-nascidos devem receber monitoramento de EEG na UTIN".

Os pesquisadores construíram seus modelos de previsão de convulsões com base em recursos padronizados de EEG relatados nos registros médicos eletrônicos . O estudo retrospectivo descobriu que esses modelos poderiam prever convulsões, e particularmente convulsões em recém-nascidos com EHI, com mais de 90% de precisão. Os modelos podem ser ajustados para não perder convulsões , apresentando sensibilidade de até 97% na coorte geral e 100% entre os recém-nascidos com EHI, mantendo alta precisão. Os autores indicaram que este é o primeiro estudo relatando um modelo de previsão de convulsões com base em relatórios padronizados de origem clínica. A equipe de estudo disponibilizou o modelo publicamente como uma ferramenta online.

"Se pudermos validar ainda mais esse modelo, ele poderá permitir um uso mais direcionado de recursos limitados de EEG, reduzindo o uso de EEG em pacientes de baixo risco, o que tornará o atendimento de bebês com problemas neurológicos na UTIN mais personalizado e focado", disse o sênior autor do estudo Ingo Helbig, MD, um neurologista pediátrico na Divisão de Neurologia e codiretor do ENGIN (Epilepsy NeuroGenetics Institute) no CHOP. "Acreditamos que incorporar esse modelo à prática clínica em tempo real pode melhorar muito a qualidade e a eficiência dos cuidados que prestamos nesses primeiros dias críticos de vida".

"Este projeto indicou que podemos adquirir dados padronizados de forma eficiente como parte da prática clínica para conduzir pesquisas que nos permitem oferecer melhores cuidados", disse Nicholas Abend, MD, coautor e diretor médico sênior do Centro de Neurociências do CHOP. "Já estamos usando essa mesma abordagem para coletar dados em todos os relatórios de EEG, milhares de visitas de epilepsia ao longo do tempo e vários outros domínios no Centro de Neurociência, estabelecendo assim um verdadeiro sistema de saúde de aprendizado".