Objectives: To highlight the significance of various clinical and radiological parameters in association with specific electroencephalographic (EEG) patterns in order to prioritize EEG referrals.
Method: This retrospective, cross-sectional study was conducted in the neurology department of King Fahad University Hospital, Alkhobar, and involved a review and analysis of EEG and medical records pertaining to 604 patients referred for routine EEG. The data were analyzed using SPSS version 22. An association between various parameters and EEG yield was established.
Results: Factors associated with the yield of abnormal EEG patterns were diverse, like generalized tonic-clonic seizures (GTCs) (P =.05), status epilepticus (SE) (P =.05), altered level of consciousness (ALC) (P =.00), abnormal movement (P =.00), cardiac arrest (P =.00), prior history of epilepsy (P =.04), chronic renal disease (CRD) (P =.03), abnormal neurological exam (P =.00), and cortical lesions on brain imaging (P =.00). Among the abnormal EEG patterns, epileptiform activity (EA) in EEG was associated with focal seizures (P =.03), GTCs (P =.00), falls (P =.05), cardiac arrest (P =.00), a history of epilepsy (P =.00), and hypoxic ischemic injury (P =.03). Encephalopathy in EEG was also associated with focal sz (P =.02), GTCs (P =.00), SE (P =.01), ALC (P =.00), cardiac arrest (P =.00), history of stroke (P =.01), and epilepsy (P =.00).
Conclusion: Among the studied parameters, patient level of consciousness, neurological exam findings, and neuroimaging findings, with some discrepancies, were found to be the most consistent in predicting the EEG yield. The study demonstrated the value of a proper neurological exam and careful selection of patients to gain the optimum benefit from the routine EEG.
Résumé Objectifs:Mettre en évidence l’importance de divers paramètres cliniques et radiologiques en association avec des profils électroencéphalographiques (EEG) spécifiques afin de prioriser les références EEG.Méthode:Cette étude transversale rétrospective a été menée dans le département de neurologie de l’hôpital universitaire King Fahad, à Alkhobar, et comprenait un examen et une analyse de l’EEG et des dossiers médicaux de 604 patients référés pour un EEG de routine. Les données ont été analysées à l’aide de la version 22 de SPSS Une association entre divers paramètres et le rendement EEG a été établie.Résultats:Les facteurs associés au rendement de profils EEG anormaux étaient divers, comme les crises tonico-cloniques généralisées (GTC) (P = 0,05), l’état de mal épileptique (SE) (P = 0,05), l’altération du niveau de conscience (ALC) (P = 0,00), les mouvements anormaux (P = 0,00), l’arrêt cardiaque (P = 0,00), les antécédents d’épilepsie (P = 0,04), l’insuffisance rénale chronique (MRC) (P = 0,03), l’examen neurologique anormal (P = 0,00), et lésions corticales sur le cerveau imagerie (P = 0,00). Parmi les profils EEG anormaux, l’activité épileptiforme (EA) dans l’EEG était associée à des crises focales (P = 0,03), des GTC (P = 0,00), des chutes (P = 0,05), un arrêt cardiaque (P = 0,00), des antécédents d’épilepsie (P = 0,00) et une lésion ischémique hypoxique (P = 0,03). L’encéphalopathie dans l’EEG était également associée à sz focal (P = 0,02), GTC (P = 0,00), SE (P = 0,01), ALC (P = 0,00), arrêt cardiaque (P = 0,00), antécédents d’accident vasculaire cérébral (P = 0,01) et épilepsie (P = 0,00).Conclusion:Parmi les paramètres étudiés, le niveau de conscience du patient, les résultats de l’examen neurologique et les résultats de la neuroimagerie, avec quelques divergences, se sont avérés les plus cohérents dans la prédiction du rendement EEG. L’étude a démontré la valeur d’un examen neurologique approprié et d’une sélection minutieuse des patients pour tirer le meilleur parti de l’EEG de routine.
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