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目的 探讨重症脑血管病(severe cerebrovascular disease,SCVD)患者的脑电图(electroencephalogram,EEG)分级情况,并分析其与临床预后的关系,以期为SCVD的临床预后提供参考依据.方法 选择2015年6月-2017年3月在浙江省中医院神经内科接受治疗的SCVD患者102例,对其进行EEG监测,包括行格拉斯哥昏迷量表评分(glasgow comas cale,GCS)和EEG监测,分析EEG分级与预后、GCS评分与预后的关系,并采用Logistic回归分析对相关因素与SCVD患者预后之间的关系进行研究.结果 随访7d,102例入组患者共有48例生存,54例死亡;EEG分级为Ⅰ级患者51例,43例生存,8例死亡,Ⅱ级患者9例,5例生存,4例死亡,Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ级患者全部死亡,病死率均为100%,EEG分级预后共48例生存,54例死亡;通过GCS评分量表评估,发现102例患者中,评分<3分者60例,GCS评分为(2.63±0.32)分;评分>3分者42例,GCS评分为(5.98±0.86)分;EEG和GCS的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.882、0.715,两者AUC比较,差异具有统计学意义(P<0.05);SCVD预后与GCS评分、EEG分级相关.结论 EEG监测及分级结果应用于临床能够更好地反映SCVD病情的严重程度,且能够较好的对预后进行预测.

作者:徐金元;龚敏操

来源:中华全科医学 2018 年 16卷 7期

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作者:
徐金元;龚敏操
来源:
中华全科医学 2018 年 16卷 7期
标签:
脑电图分级 重症脑血管病 预后 EEG grading Severe cerebrovascular disease Prognosis Logistic regression
目的 探讨重症脑血管病(severe cerebrovascular disease,SCVD)患者的脑电图(electroencephalogram,EEG)分级情况,并分析其与临床预后的关系,以期为SCVD的临床预后提供参考依据.方法 选择2015年6月-2017年3月在浙江省中医院神经内科接受治疗的SCVD患者102例,对其进行EEG监测,包括行格拉斯哥昏迷量表评分(glasgow comas cale,GCS)和EEG监测,分析EEG分级与预后、GCS评分与预后的关系,并采用Logistic回归分析对相关因素与SCVD患者预后之间的关系进行研究.结果 随访7d,102例入组患者共有48例生存,54例死亡;EEG分级为Ⅰ级患者51例,43例生存,8例死亡,Ⅱ级患者9例,5例生存,4例死亡,Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ级患者全部死亡,病死率均为100%,EEG分级预后共48例生存,54例死亡;通过GCS评分量表评估,发现102例患者中,评分<3分者60例,GCS评分为(2.63±0.32)分;评分>3分者42例,GCS评分为(5.98±0.86)分;EEG和GCS的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.882、0.715,两者AUC比较,差异具有统计学意义(P<0.05);SCVD预后与GCS评分、EEG分级相关.结论 EEG监测及分级结果应用于临床能够更好地反映SCVD病情的严重程度,且能够较好的对预后进行预测.