18 Continuous EEG for the Detection of Non-Convulsive Seizures in the PICU: A Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Patients in the pediatric intensive care unit (PICU) are at risk for central nervous system insults, including seizures, potentially resulting in irreversible neurological damage if untreated. Seizures in critically ill patients are often clinically silent, impeding recognition and timely anticonvulsant treatment. Continuous electroencephalographic (cEEG) monitoring facilitates the detection of subclinical and non-convulsive seizures, allowing for early intervention and thereby improving neurological outcomes. Although cEEG monitoring is the current gold standard for detection of seizures in patients at risk for CNS injury, low availability of monitors, EEG technologists, and difficulty of bedside interpretation of recordings interfere with widespread use in PICUs. Recently, a consensus statement from the American Clinical Neurophysiology Society (ACNS) was published delineating indications for EEG monitoring in critically ill children. This quality improvement project included three aims. The first is to increase cEEG monitoring rates for PICU patients meeting ACNS indications for monitoring. The second aim is to characterize delays and barriers to cEEG recording. The third aim is to assess if cEEG monitoring informs medical management. We conducted a retrospective review of our children’s hospital electronic medical records, analyzing data of all patients admitted to the PICU from January 1st until June 23rd 2018 (retrospective period). This was followed by an 8-week mentorship period, consisting of educational interventions as well as joining the PICU daily patient rounds to help identify patients meeting cEEG monitoring criteria. Prevalence of patients meeting indications for monitoring, actual use of cEEG, barriers to timely cEEG application as well as cEEG influence on medical management were assessed. Prevalence of patients meeting cEEG monitoring indications were similar in both the retrospective and the mentorship period (18% vs. 23%). EEG monitoring rates of patients meeting cEEG indication criteria increased from 23% during the retrospective period to 100% at the end of the mentorship period. Of the seven cEEGs performed during the mentorship period, the median delay between meeting indications and initiation of monitoring was 17 hours, largely due to restrictions in the availability of technologists. All seven cEEGs informed anti-convulsive management. An educational intervention and mentorship period was highly effective in increasing cEEG monitoring usage in the PICU. However, limited hours of technologist availability for cEEG monitoring initiation represented the largest barrier to timely cEEG deployment. Future projects, including a pilot study of cEEG initiation by non-technologists, are currently being planned to facilitate timely access to cEEG monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».