Avaliação automatizada do EEG em recém-nascidos com encefalopatia hipóxico-isquêmica (HIE)

Avaliação automatizada do EEG em recém-nascidos com encefalopatia hipóxico-isquêmica (HIE) Sobre o artigo  Este estudo avaliou a viabilidade e a capacidade prognóstica da análise automatizada do eletroencefalograma (EEG) de fundo em recém-nascidos com encefalopatia hipóxico-isquêmica (HIE), utilizando o escore Brain State of the Newborn (BSN). A HIE continua sendo uma importante causa de morbimortalidade neonatal, mesmo com o uso da hipotermia terapêutica. A acurácia da previsão precoce de desfechos neurológicos é fundamental para decisões clínicas e inclusão em estudos clínicos. Métodos utilizados Trata-se de uma análise secundária do ensaio clínico HEAL (High-Dose Erythropoietin for Asphyxia and Encephalopathy), envolvendo 203 neonatos com EEG contínuo iniciado nas primeiras 24 horas de vida. Os escores BSN foram gerados por algoritmo baseado em aprendizado profundo hospedado em nuvem, e comparados com a interpretação de especialistas em neurofisiologia. Foram aplicados modelos lineares generalizados mistos para avaliar a acurácia prognóstica do BSN isoladamente e combinado a variáveis clínicas. Resultados Entre os 203 neonatos analisados, 10,3% apresentaram deficiência neurológica grave (NDI) e 13,8% foram a óbito até os 2 anos. O escore BSN correlacionou-se significativamente com a classificação de fundo do EEG por especialistas (r = 0,69). O uso isolado do BSN mediano em todos os pontos temporais obteve AUROC de 0,93, superando variáveis clínicas isoladas (AUROC 0,79). A inclusão do BSN às variáveis clínicas elevou significativamente a acurácia prognóstica. Discussão O BSN demonstrou ser uma ferramenta objetiva e confiável para estimar desfechos neurológicos em neonatos com HIE, com desempenho semelhante ao de especialistas. A análise automatizada mostrou-se especialmente útil em centros sem acesso contínuo a interpretação especializada de EEG. A presença de artefatos e a variabilidade causada por medicamentos sedativos foram reconhecidos como limitações. Contudo, mesmo em situações adversas, o BSN manteve capacidade preditiva robusta. Conclusão A análise automatizada do EEG utilizando o escore BSN é viável, reprodutível e melhora a estimativa precoce de morte ou NDI grave em neonatos com HIE. O BSN pode ser uma ferramenta estratégica na estratificação de risco precoce e no aconselhamento familiar, especialmente em locais sem especialistas em EEG neonatal. Insights clínicos  1. O que é o escore BSN e como ele funciona? É uma métrica automatizada gerada por algoritmo de deep learning para quantificar a atividade de fundo do EEG em neonatos, variando de 0 (inatividade) a 100 (atividade plena). 2. O BSN é comparável à interpretação de EEG por especialistas? Sim. O escore mediano do BSN apresentou AUROC de 0,90, equivalente à avaliação de EEG por neurofisiologistas pediátricos. 3. Quanto tempo de EEG é necessário para gerar um escore BSN útil? Apenas 2 horas iniciais de gravação já fornecem estimativas prognósticas relevantes. 4. O BSN pode ser utilizado em qualquer hospital? Sim, desde que haja EEG contínuo e acesso à plataforma de nuvem que gera o BSN, o método é aplicável mesmo sem especialistas locais. 5. Quais são os principais fatores clínicos associados a pior prognóstico? Escore de Apgar baixo, acidose grave, encefalopatia severa (Sarnat elevado) e baixos escores BSN foram fortemente associados a morte ou NDI grave. Para ver mais conteúdos como este, acesse: NeoPed Hub