Construção, eficácia e validação de um dispositivo detector de crises epilépticas

Abstract

Base teórica: A epilepsia é uma patologia caracterizada pela predisposição do cérebro em produzir descargas elétricas (denominadas crises) recorrentes e disfuncionais, que podem ser causadas por distintas etiologias. Essa condição traz ao doente um importante impacto na qualidade de vida e autonomia: o sentimento recorrente de ansiedade antecipatória e imprevisibilidade das crises. Nesse contexto, no momento do episódio, acidentes como queda, traumatismo cranioencefálico, queimaduras, fraturas, luxações, afogamentos, status epilepticus e até mesmo morte inesperada súbita em epilepsia - SUDEP - podem ocorrer, precisando, o doente, ficar sob a supervisão integral de um cuidador. Assim, buscando uma maior independência e segurança do paciente, foram desenvolvidos alguns dispositivos vestíveis que detectam a crise e informam imediatamente o cuidador, já comercializados em países da Europa e Estados Unidos. Porém essas tecnologias ainda exigem um alto custo econômico, tornam-se impossíveis de serem adquiridas em países pobres ou em desenvolvimento, como o Brasil, em que vivem a maior parte dos indivíduos com a doença (cerca de 75%). Objetivo: Esta pesquisa tem como objetivo criar e validar um dispositivo de detecção de crises epilépticas usando um algoritmo de acelerômetro. Métodos: Estudo transversal prospectivo. Um wearable foi desenvolvido a partir de um algoritmo de acelerômetro para identificar crises epilépticas. Para tanto, pacientes de um centro de cirurgia de epilepsia, portadores da forma refratária da doença, utilizaram o aparelho durante o exame de Vídeo Eletroencefalograma Contínuo (v- EEG). Com métodos estatísticos específicos, os resultados do v-EEG foram comparados com o dispositivo e a eficácia do wearable foi verificada calculando a sensibilidade (Sens) e a taxa de falsos alarmes (FAR). Resultados: Foram incluídos 34 participantes e realizadas 759 horas de monitorização. A média de idade dos pacientes foi de 34,4±11 anos, 52,9% eram do sexo feminino, 55,9% apresentavam crises focais, faziam uso médio de 3,2±1,5 anticonvulsivantes. O v-EEG registrou um total de 41 crises convulsivas. O dispositivo foi capaz de identificar 32 desses episódios. A Sens do dispositivo foi de 78% e a FAR foi de 0,19 episódios ao dia. Conclusão: O wearable mostrou-se eficaz na identificação de crises epilépticas em pacientes que apresentavam manifestações motoras nos membros superiores, apresentando satisfatória sensibilidade e baixa taxa de falsos alarmes. Ressalta-se que todos os participantes observados estavam em repouso durante o exame v-EEG. Assim, o dispositivo mostra-se útil e promissor para ser utilizado, por exemplo, em indivíduos durante o período de sono.

Theoretical basis: Epilepsy is a pathology characterized by the predisposition of the brain to produce recurrent and dysfunctional electrical discharges (called seizures), which can be caused by different etiologies. This condition has an important impact on the patient's quality of life and autonomy: the recurrent feeling of anticipatory anxiety and the unpredictability of crises. In this context, at the time of the episode, accidents such as falls, head trauma, burns, fractures, dislocations, drowning, status epilepticus and even sudden unexpected death in epilepsy - SUDEP - may occur, requiring the patient to remain under the full supervision of a a caregiver. Thus, seeking greater independence and patient safety, some wearable devices were developed that detect the crisis and immediately inform the caregiver, already sold in European countries and the United States. However, these technologies still require a high economic cost, making it impossible to be acquired in poor or developing countries, such as Brazil, where most individuals with the disease live (about 75%). Objective: This research aims to create and validate an epileptic seizure detection device using an accelerometer algorithm. Methods: Prospective cross-sectional study. A wearable was developed from an accelerometer algorithm to identify epileptic seizures. For this purpose, patients at an epilepsy surgery center, with the refractory form of the disease, used the device during the Continuous Video Electroencephalogram (v-EEG) examination. With specific statistical methods, the v-EEG results were compared with the device and the effectiveness of the wearable was verified by calculating the sensitivity (Sens) and the false alarm rate (FAR). Results: 34 patients were included and 759 hours of monitoring were performed. The mean age of the patients was 34.4±11 years, 52.9% were female, 55.9% had focal seizures, made an average use of 3.2±1 ,5 anticonvulsants. The v-EEG recorded a total of 41 seizures. The device was able to identify 32 of these episodes. Device Sens was 78% and FAR was 0.19 episodes per day. Conclusion: The wearable was effective in identifying epileptic seizures in patients who had motor manifestations in the upper limbs, with satisfactory sensitivity and a low rate of false alarms. It is noteworthy that all observed participants were at rest during the v-EEG exam. Thus, the device proves to be useful and promising to be used, for example, in individuals during sleep.