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重症监护室的昏迷病人
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心脏骤停后，多年来一直是研究项目的目标
其中一个关键问题是如何预测昏迷后的结局
当前的方法通常基于对脑电图模式的定性评估
它们相对缓慢、耗时，并且依赖于先进的临床专业知识
此外，它们受所涉专家个人差异的影响
鉴于这个问题的重要性和频率，涉及计算机科学和人工智能的新方法正在世界范围内进行研究
在这项研究中，研究小组关注昏迷发作后第一天大脑是如何处理声音的
他们使用计算工具，用定量方法研究了神经同步性和神经复杂性的测量
声音处理中的神经同步是关键 该研究包括两组:67名心脏骤停后昏迷的患者和13名健康对照者
一系列纯净的声音被播放出来，大脑的反应被记录在脑电图信号中
该研究发现，神经同步可以预测昏迷后的良好结局
第一作者齐格鲁德·勒克尔德·阿尔内斯解释说，他们“在两个不同的病人队列中发现，后来从昏迷中幸存下来的病人在第一天对声音的反应具有比那些没有幸存下来的病人更高的神经同步性
事实上，幸存者的神经同步与健康和有意识的控制者处于无法区分的水平
" 新方法 如果本出版物中提出的初步发现在未来更大的研究中得到证实，新方法将在临床实施中提供一系列优势:(a)它依赖于在重症监护室床边进行的20分钟脑电图记录；(b)它处理昏迷的早期数据(第一天),并提供三个月时的预后；(c)它依靠计算工具来量化脑电图对这些声音反应的神经同步性，并提供快速和无偏见的预测信息
令人惊讶的神经复杂性 根据文献，在没有意识的情况下，神经活动的复杂性有望降低
随着意识的丧失，大脑的神经处理失去了信息内容，从而降低了其活动的复杂性
这种效应仅在幸存者组的研究中发现
在非幸存者群体中，复杂性处于一个很大的范围内，部分低于，部分高于健康和有意识控制的复杂性值
教授
博士；医生
Athina Tzovara解释说，他们“专注于一个特定的意识丧失案例——昏迷发作后的第一天
这是在患者遭受全脑缺血几个小时后，同时他们的电生理和代谢正在经历剧烈的变化
他们的大脑反应缺乏结构，导致更多自发的或“嘈杂的”神经元放电，这可能导致更大的复杂性，或他们的脑电图信号中的神经噪声
" 后续步骤和未来临床实施 这项研究的结果令人鼓舞，并呼吁在涉及更多医疗中心的更大群体中进行进一步调查
为了向前推进，研究团队希望与更大的患者群体合作
教授
博士；医生
Athina Tzovara概述了接下来的步骤:“我们的小组位于NeuroTec和伯尔尼大学计算机科学研究所之间，NeuroTec是神经科的跨学科平台，专注于转化研究
我们的工作强化了计算方法可以引入临床常规以辅助临床决策的观点
我们需要在更大的患者队列和多家医院中验证这些发现，然后再设想它们在ICU中的应用
" 这项研究发表在《神经影像》杂志上
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