İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp fakültesi video-EEG monitorizasyon ünitesinde incelenen hastaların retrospektif olarak epidemiyolojik değerlendirilmesi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Amaç: Bu çalışmada epilepsi nöbetlerini sınıflamak, epileptik olmayan nöbetleri ayırt etmek ve epilepsi cerrahisi öncesinde nöbet başlangıç alanını saptamak gibi çok çeşitli durumlarda kullanılan video-EEG monitörizasyonun (VEM) önemini vurgulamayı amaçladık.Gereç ve Yöntem: İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Nöroloji Kliniği VEM Ünitesinde 2008–2016 yılları arasında yatmış olan 252 hastanın verileri dosyalarından retrospektif olarak incelendi.VEM yatış süresi, izlenilen nöbet özelliği, interiktal ve iktal EEG bulguları gözden geçirildi. Bulgular: VEM ünitesine yatırılan 252 hastanın 130'u(%51.6) kadın, 122'si(%48,4) ise erkekti.Hastaların nöbet başlama yaşı ortalama 13±9.93 yaş olarak saptandı.Yatış süresi ortalama 3.2±1,8 gündü. Bu hastaların 23'ü(%9,1) tanı, 18'i(%7,1) epileptik nöbetlerin sınıflandırılması, 31'i(%12,3) epilepsi ayırıcı tanısı, 166'sı(%65,9) cerrahi öncesi lokalizasyonun belirlenmesi, 10'u(%4) tedavi takibi, 4'ü(%1,6) VNS kararı nedeniyle VEM ünitesine yatırılmıştı. Tanı ve epilepsi ayırıcı tanısı nedeniyle incelenen 23 hastada ve cerrahi lokalizasyon belirlemek için interne edilen 1 hastada toplamda 24 hastada tanı değişikliğine gidildi. Bu hastaların 12'si(%50) PNES, 11'i(%45,8) Epilepsi+PNES, 1'i(%4.2) Epilepsi+Hipersomni tanısı aldı. VEM sayesinde cerrahi lokalizasyon ve VNS amaçlı yatırılan 170 hastanın 64'üne rezektif cerrahi ve 9 hastaya VNS, iki hastaya kallozotomi uygulandı.VEM 205 (%81,3) hastada ise tanı ya da tedaviye yönelik bir etki yarattı. SonuçVEM epilepsi tanı, ayırıcı tanısı, cerrahi adaylarının odak lokalizasyonu, nöbet sınıflandırılması, epilepsi tanılı hastaların tedavi ve takibinde değerli ve vazgeçilmez bir yöntemdir.Anahtar kelimeler: Video-EEG Monitorizasyon,Dirençli Epilepsiler. Goal: In this study, we aimed to emphasize the importance of video-EEG monitoring (VEM) used in a variety of conditions such as classifying epileptic seizures, distinguishing between non-epileptic seizures and detecting seizure onset area prior to epilepsy surgery. Materials and Methods: The data of 252 patients who were hospitalized in the VEM Unit of Istanbul University Cerrahpaşa Medical Faculty Neurology Clinic between 2008-2016 were retrospectively analyzed from patients files. The duration of VEM hospitalization,seizure characteristics, interictal, ictal EEG findings, records were taken into consideration.Findings.Of the patients, 130 (51.6%) were female and 122 (48.4%) were male. Mean age at seizure onset was 13 ± 9.93. Mean duration of hospitalization was 3.2 ±1.8 day23 (%9,1) for diagnosis, 31(%12,3) for differential diagnosis of epilepsy, 166 (%65,9)localization before epilepsy surgery, 10(%4) for treatment and follow up, 18 (7.1%) forclassification of epileptic seizures, 4 (%1,6) were hospitalized in VEM unit for VNS23 patients that were hospitalized for differential diagnosis, and 1 that was hospitalized for localization of epileptic surgery totally 24 of them the diagnosis was changed. They were diagnosed; 12(%50) patient PNES, 11(%45,8) patient Epilepsy+PNES,1(%4,2) patients Epilepsy+Hipersomny.İn 170 patient who were hospitalizated for aim of surgical localization and VNS, resectivesurgery applied on 64 patient and VNS was implemented to 9 patient, corpus callosotomyoperation applied to 2 patient with the guidance of VEM.VEM had an impact on the diagnosis or treatment of 205 (81.3%) patients.ConclusionVideo-EEG monitoring is a valuable and indispensable method in the diagnosis, differential diagnosis, focal localization of surgical candidates, seizure classification, treatment and follow-up of patients with epilepsy.Keywords: Video-EEG Monitorization, Resistant Epilepsy
Collections