关键信息
• 振幅整合脑电图（aEEG）可能不足以准确识别患有癫痫发作的新生儿以及新生儿个体癫痫发作情况。
• 仅基于aEEG的治疗可能会导致不充分或不必要的抗癫痫药物治疗。
为什么准确检测癫痫发作很重要？
癫痫发作是一种异常且短暂的脑电活动。其虽不常见，但在新生儿期却是一个严重的问题。癫痫发作通常是由于大脑供氧或供血不足、低血糖以及脑部感染等问题引起的。新生儿可能发生一次或多次癫痫发作。每次癫痫发作可能短至10秒，也可能长达数分钟。
新生儿癫痫发作会损伤大脑，并造成长期影响。因此，准确识别癫痫发作至关重要。
什么是aEEG检测？
脑电图（EEG）是对脑电信号的一种无创性检测方法。使用10至20个导联（附着在头部的小导线）记录脑电活动是检测癫痫发作的最佳方式。这被称为常规脑电图，或cEEG。然而，在新生儿重症监护室中，cEEG不总是容易获取，其操作难度大，且需要高水平的专业知识来判读。
振幅整合脑电图（aEEG）是一种简化且易于操作的EEG形式，但提供的信息比cEEG少。aEEG由EEG信号制备而成，仅需2至4个导联，新生儿护士也可操作。负责照料新生儿的床旁医生可通过判读aEEG来检测癫痫发作。
有几种不同的aEEG记录仪：一些使用2个电极，而另一些使用4个电极。有些仪器还会显示用于生成aEEG的原始EEG信号。出于科研目的，也可以利用已记录的cEEG来生成aEEG。
我们想了解什么？
aEEG在识别患有癫痫发作的新生儿以及个体新生儿癫痫发作事件方面的准确度如何？
我们做了什么？
我们检索了关于比较aEEG和cEEG在新生儿癫痫发作检测中的研究。我们阅读了有关研究开展方式及其结果的详细信息。我们对研究结果进行了总结，并评估了其可信度。
我们发现了什么?
我们检索到了16项相关研究，共涉及562名新生儿。在这16项研究中，3项描述了动态脑电图（aEEG）仅用于诊断患有癫痫发作的新生儿的准确性，3项仅描述了其用于检测个体癫痫发作的准确性，10项则描述了同时用于检测患有癫痫发作的新生儿和个体癫痫发作的准确性。
在各项研究中，记录持续时间、aEEG导联数量、是否使用未处理过的EEG信号以及aEEG判读员的培训和经验均存在差异。
仅在2项研究中，床旁医生读取了aEEG，反映了现实生活中的临床实践。在其余的研究中，新生儿专家在后期判读了aEEG。后期判读aEEG的方法对于新生儿的即时管理作用不是很大。
平均而言，在100名患有癫痫发作的新生儿中，aEEG检测出了71名。这意味着它漏诊了29名患有癫痫发作的新生儿。此外，它错误地将16名未患有癫痫发作的新生儿标记为癫痫发作患儿。
纳入的研究报告了aEEG在检测个体癫痫发作时的准确率变化很大，正确检测的次数从低至0次到高至86次不等。
综述结果表明， aEEG可能不足以准确识别患有癫痫发作的新生儿以及新生儿个体癫痫发作的情况。
证据的局限性是什么？
本综述存在若干局限性，其中最重要的是研究结果变化很大且无明显原因，这降低了证据的可信度。证据的另一局限性在于，仅有2项研究报告了现实中床旁aEEG判读对aEEG准确性的影响。
证据的时效性如何？
证据检索日期截止至2022年7月。
阅读完整摘要
传统视频脑电图（cEEG）是诊断和管理新生儿癫痫发作的参考标准。然而，大多数新生儿科病房不提供持续的床旁cEEG服务。因此，一种相对简单的替代方法—振幅整合脑电图（aEEG）流行起来。其使用数量有限的头皮电极，可在床旁持续监测新生儿的脑电活动。
研究目的
本综述的主要目的是评估aEEG与参考标准cEEG在检测“患有癫痫发作的新生儿”和“个体癫痫发作”方面的准确性。检测“患有癫痫发作的新生儿”是指检测能够基于整个aEEG记录中至少一次癫痫发作，正确地将“新生儿”诊断为“癫痫发作阳性”或“癫痫发作阴性”。检测“个体癫痫发作”是指检测能够正确诊断同一新生儿内的“个体”癫痫发作，而不仅仅是将新生儿诊断为“癫痫发作阳性”或“癫痫发作阴性”。
检索策略
我们检索了截至2022年7月26日的CENTRAL、MEDLINE、Embase、临床试验注册中心和灰色文献（Open Grey、Trove和美国博士论文）。我们没有限制何种语言或出版状态，也没有使用任何其他筛选条件。
纳入排除标准
我们纳入了前瞻性和回顾性研究，调查aEEG（指标实验）相对于参考标准cEEG在检测新生儿癫痫发作方面的准确性。为了符合纳入条件，研究必须将aEEG与同时记录的cEEG进行比较。该研究对导联数量、原始脑电图轨迹的使用以及aEEG判读者的经验和培训未作限制。然而，cEEG的记录至少需使用九个电极，并应由精通新生儿cEEG判读的合格专业人员进行判读。
资料收集与分析
两名综述作者独立工作，使用预设计的表格从纳入的研究中收集数据，并使用QUADAS-2工具评估纳入研究的质量。
对于“患有癫痫发作的新生儿”的结局指标，我们使用双变量混合效应回归模型进行mata分析，以得出合并后的真阳性率、真阴性率、阳性似然比和阴性似然比（LR）及其各自的95%置信区间（CI）。我们绘制了综合受试者工作特征（SROC）曲线来展示各项研究的结果。我们基于贝叶斯定理，通过Fagan列线图计算了验后概率。
对于“个体癫痫发作”的结局指标，由于“分析单位”的问题，无法进行数据汇总。我们转而使用了叙述性综合的方法。
我们使用GRADE指南评估了证据的质量。
主要结果
我们在系统综述中纳入了16项研究（涉及562名新生儿），其中仅有2项研究于床旁对aEEG进行了前瞻性判读。在16项研究中，3项研究（涉及97名新生儿）仅描述了aEEG在检测“患有癫痫发作的新生儿”方面的准确性，3项研究（涉及72名新生儿）仅描述了“个体癫痫发作”的准确性，而10项研究（涉及393名新生儿）则描述了aEEG在检测两者方面的准确性。
16项研究中，有10项是在足月儿和晚期早产儿中进行的。纳入的研究中有一半未使用原始EEG轨迹。十四项研究仅基于回顾性判读报告结果。16项研究中，有10项使用了四个电极（使其成为纳入研究中最常见的方法），10项研究的aEEG记录超过6小时。纳入的研究中仅有两项使用了癫痫发作检测算法。在14项研究中，由新生儿顾问或神经学顾问进行aEEG判读，且大多数顾问（14项中有10项）具有判读aEEG的既往经验。
aEEG诊断“患有癫痫发作的新生儿”的准确性。 仅有的两项床旁“实时”判读aEEG的前瞻性研究（共53名受试者）报告的真阳性率分别为0和0.57，真阴性率分别为0.82和0.92。
对13项研究（490名新生儿）进行的meta分析发现，aEEG检测“患有癫痫发作的新生儿”的真阳性率为0.71（95% CI [0.57, 0.83]），真阴性率为0.84（95% CI [0.59, 0.95]），阳性LR=4.50（95% CI [1.55, 13.04]），阴性LR=0.34（95% CI[0.22, 0.53]）。然而，当我们仅分析具有低偏倚风险的研究（3项研究）时，真阳性率（0.56, 95% CI [0.02, 0.99]）和真阴性率（0.78，95% CI [0.60, 0.90]）甚至更低了。
存在显著的统计学异质性，且这种异质性无法通过阈值效应和森林图探索性分析来解释。鉴于许多研究存在高偏倚风险或不明确的偏倚风险、不精确性以及明显的异质性，我们将证据评为低质量证据。
aEEG诊断新生儿“个体癫痫发作”的准确性。 据报告，aEEG检测“个体癫痫发作”的真阳性率范围为0至0.86（13项研究，465名新生儿）。 我们将证据评为低质量证据。
研究报告的aEEG漏诊癫痫发作（即假阴性）的常见原因包括癫痫发作持续时间短、癫痫发作部位远离aEEG电极、电压低以及判读人员经验不足。如果在床旁实时判读且判读人员经验不足，则假阳性率会很高。肌肉运动、拍打、打嗝以及电极连接不充分引起的伪迹是导致假阳性结果的其他常见原因。
作者结论
低质量证据表明， aEEG在检测“患有癫痫发作的新生儿”时，真阳性率和真阴性率仅为中等水平，且其检测“个体癫痫发作”的能力差异较大。这些发现表明，aEEG可能不足以准确诊断新生儿癫痫发作，因为它可能存在漏诊或误诊的情况。要明确的解决这一问题，需要具有低偏倚风险的研究。
译者：吴百玉（北京中医药大学循证医学中心），审校：王冉冉（北京中医药大学循证医学中心）。2025年9月23日。
