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J-GLOBAL ID：202002261194042071   整理番号：20A1123488

心停止後の転帰予測の不確実性を減らすための標準化EEG分析【JST・京大機械翻訳】

Standardized EEG analysis to reduce the uncertainty of outcome prognostication after cardiac arrest

著者 (11件)： Bongiovanni Filippo (Department of Intensive Care Medicine, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV), Lausanne University Hospital, University of Lausanne, Lausanne, Switzerland) ,  Bongiovanni Filippo (Department of Anesthesiology and Intensive Care Medicine, Catholic University of The Sacred Heart, Rome, Italy) ,  Romagnosi Federico (Department of Intensive Care Medicine, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV), Lausanne University Hospital, University of Lausanne, Lausanne, Switzerland) ,  Romagnosi Federico (Section of Anaesthesiology and Intensive Care, Department of Surgery, Dentistry, Paediatrics and Gynaecology, University Hospital Integrated Trust of Verona, Verona, Italy) ,  Barbella Giuseppina (Department of Clinical Neurosciences, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV), Lausanne University Hospital, University of Lausanne, Lausanne, Switzerland) ,  Barbella Giuseppina (Neurology Unit, San Gerardo Hospital, School of Medicine and Surgery and Milan-Center for Neuroscience (NeuroMI), University of Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Di Rocco Arianna (Department of Public Health and Infectious Diseases, Sapienza University of Rome, Rome, Italy) ,  Rossetti Andrea O. (Department of Clinical Neurosciences, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV), Lausanne University Hospital, University of Lausanne, Lausanne, Switzerland) ,  Taccone Fabio Silvio (Department of Intensive Care Medicine, Erasme University Hospital, Brussels, Belgium) ,  Sandroni Claudio (Department of Anesthesiology and Intensive Care Medicine, Catholic University of The Sacred Heart, Rome, Italy) ,  Oddo Mauro (Department of Intensive Care Medicine, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV), Lausanne University Hospital, University of Lausanne, Lausanne, Switzerland)
資料名： Intensive Care Medicine  (Intensive Care Medicine)
巻： 46  号： 5  ページ： 963-972  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0102A  ISSN： 0342-4642  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:蘇生後ガイドラインは,心停止(CA)後の転帰予測のための多モードアルゴリズムを推奨する。著者らは,このアルゴリズムの適用後の不確定な予後の罹患率を評価し,この集団における予後を改善するための戦略を提供することを目的とした。方法:ERC/ESICMアルゴリズムを適用したcomatose CA患者(n=485)の前向きコホートを検討した。不確定な転帰を有する患者において,標準化EEG分類(良性,悪性,高度悪性)および血清ニューロン特異的エノラーゼ(NSE)を用いて予後を調査した。3か月における神経学的回復は,良好な(脳機能カテゴリー[CPC]1-2)対不良(CPC3-5)として二分化された。結果:ERC/ESICMアルゴリズムを用いて,155名(32%)の患者は予後不良であった。3か月で死亡した。不確定な結果を有する残りの330人(68%)の患者の間で,大部分(212/330;64%)は良好な回復を示した。この患者のサブグループにおいて,3日目までの高度悪性EEGの欠如は,良好な回復に対して99.5[97.4-99.9]%の感度を有し,EEGと組み合わせた場合,84.4[78.8-89]%,両p<0.001の場合,NSE<33μg/L(84.9[79.3-89.4]%)より優れていた。高度に悪性のEEGは等しい特異性を有したが(99.5[97.4-99.9]%),低い回復のためのNSEよりも高い感度を示した。結果予測因子の識別力の更なる分析は,EEGに対するNSEの限られた値を明らかにした。結論:大部分のcomatose CA患者において,転帰はERC/ESICM予後予測アルゴリズムの適用後に決定されないままである。標準化されたEEG背景分析は,良好な回復と不良な回復の両方の正確な予測を可能にし,それにより,この患者集団における昏睡予後に関する不確実性を大きく減少させる。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  脳波 ,  *標準化 ,  *不確実性 ,  血清 ,  分化 ,  昏睡 ,  蘇生法 ,  予後 ,  多モード ,  母集団 ,  *心停止
準シソーラス用語： 予後不良 ,  特異性 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 心停止 ,  予測 ,  ガイドライン ,  転帰 ,  脳波 ,  ニューロン特異的エノラーゼ

分類 (1件)： 応急処置  (GC03014I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 心停止 ,  転帰 ,  予測 ,  不確実性 ,  標準化 ,  EEG ,  分析