JAMA Neurol：2HELPS2B用于癫痫风险评估
2020-01-19 MedSci MedSci原创
研究发现，2HELPS2B是临床中癫痫风险预测的有效工具
癫痫风险分层有助于提高住院患者癫痫的检出率和持续脑电图（cEEG）的成本效益。2HELPS2B评分可以满足此需要，但其临床效果仍需要验证。近日研究人员使用一个独立的队列来验证2HELPS2B评分，并制定相应的应用指南。
这一多中心回顾性病历研究分析了从2012年1月至2019年1月在6个中心连续接受cEEG的18岁或18岁以上患者的临床和脑电图数据，患者存在CEEG临床指征，脑电图持续时间为12小时或更长。用平均校准误差（CAL）对2HELPS2B进行了验证队列的评估，该误差是预测与实际结果之间差异的度量。使用Kaplan-Meier生存分析来确定脑电监测的持续时间，以根据在第一小时EEG计算的2HELPS2B评分来确定小于5%的癫痫发作风险。主要结果是
验证队列中的CAL误差小于5%。
2111名参与者，平均年龄51岁，1113名男性，脑电图持续时间中位数48小时。研究发现验证队列CAL误差为4.0%，而基础队列的CAL误差为2.7%。对于在该小时内无癫痫发作预测，若仅以第1小时的脑电图计算2HELPS2B评分，CAL误差在4.2%，低于5.0%要求，可将患者分层为低（2HELPS2B=0；癫痫发作风险<5%）、中（2HELPS2B=1；癫痫发作风险12%）、高危组（2HELPS2B，≥2；癫痫发作风险>25%）。
研究发现，2HELPS2B是临床中癫痫风险预测的有效工具。
原始出处：
Aaron F. Struck et al. Assessment of the Validity of the 2HELPS2B Score for Inpatient Seizure Risk Prediction.JAMA Neurol. January 13， 2020.
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顶刊就是顶刊，谢谢梅斯带来这么高水平的研究报道，我们科里同事经常看梅斯，分享梅斯上的信息
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