الاختلاجات السريرية عند التقديم والوفاة خلال 60 يومًا بين البالغين المختارين لتخطيط الدماغ الكهربائي المستمر في عناية مركزة سعودية: تحليل ثانوي لأتراب تاريخية
² مستشفى جامعة أوريغون للعلوم الصحية، بورتلاند، الولايات المتحدة
³ الجامعة الأردنية، عمان، الأردن
⁴ جامعة الملك عبد العزيز
⁵ مستشفى الملك فيصل التخصصي ومركز الأبحاث، الرياض، المملكة العربية السعودية
⁶ جامعة الإمام محمد بن سعود الإسلامية، المملكة العربية السعودية
للاستشهاد: فاطمة العوض، عبدالله ناجي، عبدالله نمر، عبدالله طالب محمد الكثيري، عبدالرحمن الزهراني، عبدالرحمن محمد الدايل. الاختلاجات السريرية عند التقديم والوفاة خلال 60 يومًا بين البالغين المختارين لتخطيط الدماغ الكهربائي المستمر في عناية مركزة سعودية: تحليل ثانوي لأتراب تاريخية. المجلة متعددة التخصصات للرعاية الصحية. 2025;1(3):MHJ-2026-000347. © المؤلفون. منشور بنظام الوصول المفتوح بموجب رخصة المشاع الإبداعي نَسب المُصنَّف 4.0 الدولية (CC BY 4.0)، https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
الملخص
الخلفية والهدف: الاختلاجات السريرية عند وصول المريض ليست الحدث نفسه الذي تكشفه مراقبة تخطيط الدماغ الكهربائي المستمر لاحقًا. فُحص ارتباط تسجيل الاختلاجات السريرية عند التقديم بالوفاة خلال 60 يومًا لدى بالغين اختيروا للمراقبة في عناية مركزة بجدة. الطريقة: إعادة تحليل بيانات عامة من مستشفى جامعة الملك عبدالعزيز للفترة سبتمبر 2016–أغسطس 2017، مع توحيد تنبؤات نموذج انحدار لوجستي معدل للعمر والجنس عبر السجلات المستوفية. النتائج: ضمت العينة 192 سجل مراقبة بالغًا، منها 114 سجلًا مع اختلاجات سريرية عند التقديم و78 من دونها، وسُجلت 62 وفاة. كانت احتمالات الوفاة الموحدة 29.7% و35.9% على الترتيب؛ وبلغ فرق المخاطر −6.23 نقطة مئوية (فاصل ثقة 95% من −19.75 إلى 7.30؛ قيمة p=0.367). وأعطى تحليل Firth الحساس المعتمد على التشخيصات فرقًا قدره −4.11 نقطة (فاصل إعادة المعاينة من −19.42 إلى 10.19). الخلاصة: التقديرات غير دقيقة ومتوافقة مع فروق في الاتجاهين، ولا تثبت أثرًا وقائيًا أو ضارًا، كما أن هوية المرضى الفريدة وبعض رموز التشخيص غير مثبتة من البيانات المتاحة.
المقدمة
تختلف نوبات الاختلاج الملحوظة سريريًا قبل المراقبة عن النوبات غير الاختلاجية التي تُكتشف أثناء مراقبة تخطيط الدماغ. ويختلف التوقيت والتحديد السريري ومسار العلاج؛ لذا لا يمكن تبادل تعريفَي التعرض أو تفسير الارتباط بالوفاة على أنه فاعلية للمراقبة أو الأدوية.
تصميم الدراسة والسياق
أُعيد تحليل قاعدة بيانات عامة مرتبطة بتقرير عن مراقبة تخطيط الدماغ في وحدة عناية مركزة بمستشفى جامعة الملك عبدالعزيز بجدة خلال سبتمبر 2016–أغسطس 2017. اشتمل الملف الكامل على 202 سجل، وبعد الاقتصار على البالغين توافر 192 سجلًا مؤهلًا. لم يُثبت من المعرفات أن كل سجل ينتمي إلى مريض مختلف، لذا يجب وصف وحدة التحليل بالسجل لا بالمريض الفريد.
تعريفات المتغيرات وخطة التحليل
التعرض هو تسجيل اختلاجات سريرية عند التقديم، والمخرج وفاة مسجلة خلال 60 يومًا. قُدّرت الفروق المطلقة في احتمالات الوفاة بنموذج لوجستي يتضمن العمر والجنس، مع توحيد الاحتمالات على توزيع السجلات البالغة. أُجريت تحليلات حساسية شملت لاخطية العمر والنموذج المصحح بفِرث والتوازن القائم على التداخل، مع إبقاء مشكلة ترميز التشخيصات ظاهرة.
نتائج وصفية وحسابات أساسية
وُجدت 114 من سجلات التقديم مع اختلاجات و78 من دونها، و62 وفاة. كانت الاحتمالات الموحدة للوفاة 29.7% و35.9%، وفرق المخاطر −6.23 نقطة مئوية (فاصل 95% من −19.75 إلى 7.30؛ p=0.367). يعبر الفاصل الصغير نسبيًا عن عدم القدرة على إثبات الحماية أو الأذى، وليس عن غياب أثر حقيقي.
تحليلات الحساسية وتدقيق المصدر
بلغ تقدير Firth الذي احتفظ برموز التشخيصات الاسمية −4.11 نقطة مئوية مع فاصل إعادة معاينة من −19.42 إلى 10.19. تتوافق بعض المجاميع الرئيسية للملف مع التقرير الأصلي، لكن تصنيفات التشخيصات وعدد بعضها لم تتطابق بالكامل. ومن دون ربط موثوق لهويات المرضى لا يمكن التحقق من استقلال كل سجل سريري.
حدود السببية والقابلية للتعميم
اختيار مراقبة التخطيط قرار سريري قد يتعلق بدرجة المرض وخطورة الحالات، وهي متغيرات غير مضبوطة كليًا. وتوجد حدود لتوقيت التعرض وتفسير متغير الوفاة وترميز التشخيصات. تمثل النتائج مركزًا واحدًا وبرنامج مراقبة تاريخيًا، ولا توفر تقديرًا وطنيًا سعوديًا أو تجربة فاعلية علاجية.
الخلاصة
لم يظهر دليل إحصائي يثبت ارتباطًا وقائيًا أو ضارًا للاختلاجات السريرية عند التقديم بعد الضبط المحدود للعمر والجنس. تحتاج الدراسات المقبلة معرفًا فريدًا للمريض وتعريفات موثوقة للشدة والتعرض والتوقيت، بالإضافة إلى توضيح الترخيص والحوكمة والتفسير السريري.
الجداول
جدول 1. الخصائص المسجلة والوفيات عن طريق عرض النوبات السريرية بين البالغين المؤهلين.
| Characteristic | No clinical seizure presentation | Clinical seizure presentation |
|---|---|---|
| Records | 78 | 114 |
| Age, years, mean (SD) | 58.7 (18.9) | 52.2 (19.9) |
| Age, years, median [IQR] | 62 [44, 73] | 56 [32, 67] |
| Male | 39 (50.0%) | 39 (34.2%) |
| Epilepsy (source label) | 30 (38.5%) | 16 (14.0%) |
| Code 4: unlabeled | 0 (0.0%) | 5 (4.4%) |
| Metabolic/infectious (source label) | 21 (26.9%) | 19 (16.7%) |
| Cerebrovascular disease (source label) | 12 (15.4%) | 36 (31.6%) |
| Code 9: unlabeled | 1 (1.3%) | 5 (4.4%) |
| CNS infection (source label) | 4 (5.1%) | 19 (16.7%) |
| Brain tumor (source label) | 2 (2.6%) | 6 (5.3%) |
| Traumatic brain injury (source label) | 2 (2.6%) | 4 (3.5%) |
| Post-arrest (source label) | 6 (7.7%) | 4 (3.5%) |
| Deaths within 60 days | 30 (38.5%) | 32 (28.1%) |
| Mortality, % (Wilson 95% CI) | 38.5 (28.4–49.6) | 28.1 (20.6–36.9) |
جدول 2. يتناقض معدل الوفيات المعياري في ظل تحليلات الحساسية الأولية والمحددة مسبقًا.
| Analysis | N | Risk without presentation, % | Risk with presentation, % | Difference, percentage points (95% interval) |
|---|---|---|---|---|
| Primary age/sex | 192 | 35.9 | 29.7 | -6.23 (-19.75, 7.30) |
| Age quadratic | 192 | 35.9 | 29.7 | -6.22 (-19.70, 7.25) |
| All source ages | 202 | 34.0 | 28.3 | -5.70 (-18.59, 7.20) |
| Recorded epilepsy indicator | 192 | 35.7 | 29.8 | -5.98 (-20.17, 8.22) |
| All diagnosis codes, Firth | 192 | 35.4 | 31.3 | -4.11 (-19.42, 10.19) |
| Age/sex overlap weighting | 192 | 36.8 | 30.4 | -6.38 (-19.87, 9.22) |
جدول 3. التوفيق بين مجاميع المصادر المنشورة الرئيسية مع مجموعة البيانات العامة.
| Source item | Published value | Public data value | Reconciliation |
|---|---|---|---|
| Source records | 202 | 202 | Matches |
| Clinical seizure presentation | 120 | 120 | Matches |
| Nonconvulsive seizures | 52 | 52 | Matches |
| Rhythmic/periodic patterns | 138 | 138 | Matches |
| Deaths within 60 days | 62 | 62 | Matches |
| Female patients | 116 | 116 | Matches |
| Epilepsy | 53 | 50 | Does not match source-labeled code 1 |
| Cerebrovascular diagnoses | 61 | 53 | Published ischemic + hemorrhagic categories; public label does not distinguish them |
| Unlabeled diagnosis codes | Not separately described | 11 | Codes 4 and 9 retained as nominal categories |
الإقرارات
التمويل: لم يتلقَّ هذا البحث أي تمويل خارجي. تضارب المصالح: يقر المؤلفون بعدم وجود تضارب في المصالح.
الإفصاح عن استخدام الذكاء الاصطناعي: لم يُستخدم الذكاء الاصطناعي في إعداد هذه المخطوطة.
المراجع
1. Haythum O Tayeb. The yield of continuous EEG monitoring in the intensive care unit at a tertiary care hospital in Saudi Arabia: A retrospective study. F1000Research. 2019;8:663. doi:10.12688/f1000research.19237.3. PMID:31737255. https://doi.org/10.12688/f1000research.19237.3
2. Susan T Herman, Nicholas S Abend, Thomas P Bleck, et al. Consensus statement on continuous EEG in critically ill adults and children, part I: indications. Journal of clinical neurophysiology : official publication of the American Electroencephalographic Society. 2015 Apr;32(2):87-95. doi:10.1097/WNP.0000000000000166. PMID:25626778. https://doi.org/10.1097/WNP.0000000000000166
3. Susan T Herman, Nicholas S Abend, Thomas P Bleck, et al. Consensus statement on continuous EEG in critically ill adults and children, part II: personnel, technical specifications, and clinical practice. Journal of clinical neurophysiology : official publication of the American Electroencephalographic Society. 2015 Apr;32(2):96-108. doi:10.1097/WNP.0000000000000165. PMID:25626777. https://doi.org/10.1097/WNP.0000000000000165
4. Jan Claassen, Fabio S Taccone, Peter Horn, et al. Recommendations on the use of EEG monitoring in critically ill patients: consensus statement from the neurointensive care section of the ESICM. Intensive care medicine. 2013 Aug;39(8):1337-51. doi:10.1007/s00134-013-2938-4. PMID:23653183. https://doi.org/10.1007/s00134-013-2938-4
5. J Claassen, S A Mayer, R G Kowalski, et al. Detection of electrographic seizures with continuous EEG monitoring in critically ill patients. Neurology. 2004 May 25;62(10):1743-8. doi:10.1212/01.wnl.0000125184.88797.62. PMID:15159471. https://doi.org/10.1212/01.wnl.0000125184.88797.62
6. Steven Tobochnik, Camilo Gutierrez, Mercedes P Jacobson. Characteristics and acute outcomes of ICU patients with initial presentation of seizure. Seizure. 2015 Mar;26:94-7. doi:10.1016/j.seizure.2015.01.016. PMID:25799909. https://doi.org/10.1016/j.seizure.2015.01.016
7. G B Young, K G Jordan, G S Doig. An assessment of nonconvulsive seizures in the intensive care unit using continuous EEG monitoring: an investigation of variables associated with mortality. Neurology. 1996 Jul;47(1):83-9. doi:10.1212/wnl.47.1.83. PMID:8710130. https://doi.org/10.1212/wnl.47.1.83
8. Andrea O Rossetti, Kaspar Schindler, Raoul Sutter, et al. Continuous vs Routine Electroencephalogram in Critically Ill Adults With Altered Consciousness and No Recent Seizure: A Multicenter Randomized Clinical Trial. JAMA neurology. 2020 Oct 01;77(10):1225-1232. doi:10.1001/jamaneurol.2020.2264. PMID:32716479. https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2020.2264
9. Isabelle Beuchat, Andrea O Rossetti, Jan Novy, et al. Continuous Versus Routine Standardized Electroencephalogram for Outcome Prediction in Critically Ill Adults: Analysis From a Randomized Trial. Critical care medicine. 2022 Feb 01;50(2):329-334. doi:10.1097/CCM.0000000000005311. PMID:34582427. https://doi.org/10.1097/CCM.0000000000005311
10. Valentina Urbano, Vincent Alvarez, Kaspar Schindler, et al. Continuous versus routine EEG in patients after cardiac arrest: Analysis of a randomized controlled trial (CERTA). Resuscitation. 2022 Jul;176:68-73. doi:10.1016/j.resuscitation.2022.05.017. PMID:35654226. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2022.05.017
11. Camille Legouy, Laura Girard-Stein, Ruben Wanono, et al. Association of Standard Electroencephalography Findings With Mortality and Command Following in Mechanically Ventilated Patients Remaining Unresponsive After Sedation Interruption. Critical care medicine. 2021 Apr 01;49(4):e423-e432. doi:10.1097/CCM.0000000000004874. PMID:33591021. https://doi.org/10.1097/CCM.0000000000004874
12. Eric Azabou, Eric Magalhaes, Antoine Braconnier, et al. Early Standard Electroencephalogram Abnormalities Predict Mortality in Septic Intensive Care Unit Patients. PloS one. 2015;10(10):e0139969. doi:10.1371/journal.pone.0139969. PMID:26447697. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0139969
13. Raoul Sutter, Peter W Kaplan. Clinical, Electroencephalographic, and Neuroradiological Outcome Predictors in Acute Nonhypoxic Encephalopathy: A Nine-Year Cohort Study. Clinical EEG and neuroscience. 2016 Jan;47(1):61-8. doi:10.1177/1550059415579768. PMID:25828484. https://doi.org/10.1177/1550059415579768
14. Saima Nazish, Azra Zafar, Erum Shariff, et al. Clinical Correlates of Electroencephalographic Patterns in Critically Ill Patients. Clinical EEG and neuroscience. 2021 Jul;52(4):287-295. doi:10.1177/1550059420966844. PMID:33104405. https://doi.org/10.1177/1550059420966844
15. Erik von Elm, Douglas G Altman, Matthias Egger, et al. The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies. PLoS medicine. 2007 Oct 16;4(10):e296. doi:10.1371/journal.pmed.0040296. PMID:17941714. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0040296
16. Eric I Benchimol, Liam Smeeth, Astrid Guttmann, et al. The REporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected health Data (RECORD) statement. PLoS medicine. 2015 Oct;12(10):e1001885. doi:10.1371/journal.pmed.1001885. PMID:26440803. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001885
17. Clemma J Muller, Richard F MacLehose. Estimating predicted probabilities from logistic regression: different methods correspond to different target populations. International journal of epidemiology. 2014 Jun;43(3):962-70. doi:10.1093/ije/dyu029. PMID:24603316. https://doi.org/10.1093/ije/dyu029
18. Georg Heinze, Michael Schemper. A solution to the problem of separation in logistic regression. Statistics in medicine. 2002 Aug 30;21(16):2409-19. doi:10.1002/sim.1047. PMID:12210625. https://doi.org/10.1002/sim.1047
19. Stephen R Cole, Robert W Platt, Enrique F Schisterman, et al. Illustrating bias due to conditioning on a collider. International journal of epidemiology. 2010 Apr;39(2):417-20. doi:10.1093/ije/dyp334. PMID:19926667. https://doi.org/10.1093/ije/dyp334
20. Rachael A Hughes, Jon Heron, Jonathan A C Sterne, et al. Accounting for missing data in statistical analyses: multiple imputation is not always the answer. International journal of epidemiology. 2019 Aug 01;48(4):1294-1304. doi:10.1093/ije/dyz032. PMID:30879056. https://doi.org/10.1093/ije/dyz032
21. Li, F.; Morgan, K.L.; Zaslavsky, A.M. Balancing Covariates via Propensity Score Weighting. Journal of the American Statistical Association 2018, 113, 390–400. https://doi.org/10.1080/01621459.2016.1260466