AI Summary & Key Takeaways
AI InsightMethods: Overall 133 epileptic seizures were analyzed from 12 patients with epilepsy (seven males and five females; mean age 43.91 years, SD: 10.16) participated in this study.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: The purpose of the present study was to analyze the effects of epilepsy on the autonomic control of the heart in pre-ictal phase in order to find an algorithm of early detection of seizure onset. Methods: Overall 133 epileptic seizures were analyzed from 12 patients with epilepsy (seven males and five females; mean age 43.91 years, SD: 10.16) participated in this study. Single lead electrocardiogram recordings of epileptic patients were compiled. 240, 90-30, 30-10 and 5 minutes heart rate variability (HRV) signals of preseizure were chosen for analysis of heart rate. As HRV signals are non-stationary, a set of time and frequency domain features (Mean HR, Triangular Index, LF, HF, LF/HF) and nonlinear parameters (SD1, SD2 and SD2/SD1 indices derived from Poincaré plots) extracted from HRV is analyzed. Statistical analysis was performed using paired sample t-test for comparisons of the segments and differences between pre-ictal segments were evaluated by Tukey tests. Results: There was slight tachycardia in segments near the seizure (30 minutes before: 85.3517 bpm, 5 minutes before: 119.3630.82 bpm, p=0.0207) which significantly differ from baseline in segments far from seizure (240 minutes before: 66.5211.7 bpm). Also there was significant increase in LF/ HF ratio (30 minutes before: 1.10.22, 5 minutes before: 2.120.5, p=0.0332) and SD2/SD1 ratio (30 minutes before: 1.20.15, 5 minutes before: 2.030.55, p=0.0431) when compared to segments far from the seizure (240 minutes before: 0.780.24 and 0.780.14) respectively. Although there was about decrease of triangular index in segments near the seizure the percentage of decrease was not comparable to segments far from the seizure. Conclusion: Significant changes of HRV parameters in pre-ictal (5 minutes before the seizure) are obviously higher in comparison to interictal baseline. Pre-ictal significant changes of HRV suggesting that this time can be considered as prediction time for designing an algorithm of early detection of seizure onset based on HRV.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı epilepsinin kriz öncesi preiktal döneminde kalbin otonomik kontrolü üzerine etkilerinin nöbet başlangıcının erken teşhisi algoritmasını bulmak adına incelenmesiydi. Yöntemler: Bu çalışmaya katılan 12 epilepsi hastasının 133 epilepsi nöbeti analiz edildi. (yedi erkek ve beş kadın; ortalama yaş 43,91, SD:10,16). Epileptik hastaların tek kanal EKG kayıtları derlendi. Kalp atış hızı analizi için 240, 90-30, 30-10 ve 5 dakikalık nöbet öncesi HRV sinyalleri seçildi. HRV sinyalleri durağan değilken, zaman dilimleri ve frekans alanı özellikleri (HR ortalaması, üçgen indeks, LF, HF, LF/HF), HRV’den elde edilen doğrusal olmayan değişkenler (Poincaré grafiklerinden elde edilen SD1, SD2, ve SD2/SD1 indeksleri) analiz edildi. İstatiksel analiz, segmentlerin karşılaştırıl- ması için Wilcoxon kullanılarak gerçekleştirildi ve kriz öncesi segmentlerin arasındaki fark Tukey testi ile değerlendirildi. Bulgular: Nöbete yakın segmentlerde, uzak olan segmentlerdeki alt sınırdan (240 dakika önce: 73,5211,7 bpm) önemli ölçüde farklı hafif taşikar- di vardı (10 dakika önce: 96,1722,55 bpm, 5 dakika önce 119,3630,82 bpm, p=0,0207). Ayrıca nöbetten uzak alan kesimlerle (sırasıyla 240 dakika önce: 0,790,24 and 0,830,11) karşılaştırıldığında LF/HF oranında (10 dakika önce: 1,280,4, 5 dakika önce: 1,740,77, p=0,0386) ve SD2/SD1 oranında (10 dakika önce: 1,080,26, 5 dakika önce: 1,30,15, p=0,0481) önemli bir artış vardı. Nöbete yakın segmentlerde üçgen indekslerde düşüş olmasına rağmen düşüşün yüzdesi uzak olan segmentlerle kıyaslanabilir değildi. Sonuç: Kriz öncesinde (nöbet öncesi 5 dakika) HRV parametrelerinin değişimi kriz esnasındaki alt sınıra göre açıkça daha yüksektir. HRV’deki önemli kriz öncesi değişimler gösteriyor ki bu süre HRV’ye dayalı nöbet başlangıcı erken teşhisi algoritması tasarımı için tahmini süre olarak düşünülebilir.