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StatNet Electroencephalogram: A Fast and Reliable Option to Diagnose Nonconvulsive Status Epilepticus in Emergency Setting

Published online by Cambridge University Press:  11 February 2016

Lady Diana Ladino
Affiliation:
Department of Medicine, Division of Neurology, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada Neurology Section, Hospital Pablo Tobón Uribe, Medellín, Colombia, South America.
Alexandra Voll
Affiliation:
Department of Medicine, Division of Neurology, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada
Dianne Dash
Affiliation:
Department of Medicine, Division of Neurology, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada
Wes Sutherland
Affiliation:
Department of Medicine, Division of Neurology, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada
Lizbeth Hernández-Ronquillo
Affiliation:
Department of Medicine, Division of Neurology, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada
Jose Francisco Téllez-Zenteno
Affiliation:
Department of Medicine, Division of Neurology, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada
Farzad Moien-Afshari*
Affiliation:
Department of Medicine, Division of Neurology, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada
*
Correspondence to: Farzad Moien-Afshari, Division of Neurology, University of Saskatchewan, Royal University Hospital, 103 Hospital Drive, Saskatoon, SK S7N 0W8, Canada, Email: farzad.moien@usask.ca
Rights & Permissions [Opens in a new window]

Abstract

Background: The StatNet electrode set is a system that can be applied by a non-electroencephalogram (EEG) technologist after minimal training. The primary objectives of this study are to assess the quality and reliability of the StatNet recordings in comparison to the conventional EEG. Methods: Over 10 months, 19 patients with suspected nonconvulsive status epilepticus were included from university hospital emergency settings. Each patient received a StatNet EEG by a trained epilepsy fellow and a conventional EEG by registered technologists. We compared the studies in a blinded fashion, for the timeframe from EEG order to the setup time, start of acquisition, amount of artifact, and detection of abnormalities. The nonparametric Mann-Whitney two-sample t test was used for comparisons. The kappa score was used to assess reliability. Results: Mean age of patients was 61±16.3 (25-93) years. The inter-observer agreement for detection of abnormal findings was 0.83 for StatNet and 0.75 for conventional EEG. Nonconvulsive status epilepticus was detected in 10% (2/19) in both studies. The delay from the time of EEG requisition to acquisition was shorter in the StatNet (22.4±2.5 minutes) than the conventional EEG (217.7±44.6 minutes; p<0.0001). The setup time was also shorter in the StatNet (9.9±0.8 minutes) compared with the conventional EEG (17.8±0.8 minutes; p<0.0001). There was no difference in the percentage of artifact duration between the two studies (p=0.89). Conclusion: This study demonstrates that StatNet EEG is a practical and reliable tool in the emergency setting, which reduces the delay of testing compared with conventional EEG, without significant compromise of study quality.

Résumé

L’EEG StatNet, une option rapide et fiable pour le diagnostic de crises d’épilepsie non convulsives dans une situation d’urgence.Contexte: Le jeu d’électrodes StatNet est un système qui peut être utilisé par des individus ayant subi un entraînement minimal, qui ne sont pas des techniciens en électroencéphalographie (EEG). Les principaux objectifs de cette étude étaient d’évaluer la qualité et la fiabilité d’enregistrements StatNet par rapport à des enregistrements EEG conventionnels. Méthode: Dix-neuf patients soupçonnés d’être atteints de mal épileptique ont été recrutés dans un contexte d’urgence dans un hôpital universitaire. Ils ont été inclus dans l’étude sur une période de 10 mois. Chaque patient a subi un EEG StatNet effectué par un collègue ayant reçu une formation en épilepsie et un EEG conventionnel effectué par des techniciens diplômés. Nous avons comparé les enregistrements à l’aveugle, quant au délai entre le moment où l’EEG est prescrit et le moment où il est installé, le début de l’enregistrement, la quantité d’artéfacts et la détection d’anomalies. Nous avons utilisé le test non paramétrique de « t » à deux échantillons de Mann-Whitney pour les comparaisons et le score kappa pour évaluer la fiabilité. Résultats: L’âge moyen des patients était de 61±16,3 ans (écart de 25 à 93 ans). La concordance interobservateur pour la détection d’anomalies était de 0,83 pour StatNet et de 0,75 pour l’EEG conventionnel. Un état de mal épileptique non convulsif a été détecté chez 10% (2/29) des patients avec les deux techniques d’enregistrement. Le délai à partir du moment de la réquisition de l’EEG à la réalisation était plus court pour le StatNet (22,4 ±2,5 minutes) que pour l’EEG conventionnel (217,7 ± 44,6 minutes; p<0,0001). Le temps d’installation était également plus court pour le StatNet (9,9 ± 0,8 minutes) comparé à l’EEG conventionnel (17,8±0,8 minutes; p<0,0001). Nous n’avons pas constaté de différence dans le pourcentage de durée des artéfacts entre les deux techniques (p=0,89). Conclusion: Cette étude démontre que, dans un contexte d’urgence, l’EEG StatNet est un outil pratique et fiable qui diminue le délai d’exécution du test par rapport à l’EEG conventionnel, sans compromettre significativement la qualité de l’examen.

Information

Type
Original Articles
Copyright
Copyright © The Canadian Journal of Neurological Sciences Inc. 2016 
Figure 0

Figure 1 (A) StatNet electrode positions. The StatNet headpiece has fewer electrodes compared with that of a conventional EEG (18 instead of 23); however, it has adequate coverage of all the major areas of the brain. It uses a modified international 10-20 system placement: FP1, FP2, F7, F8, T3, T4, T5, T6, O1, O2, C3, C4, FZ, CZ, A1, A2, REF, and GND. The electrode positions are at approximately 5% to 10% of each 10-20 location and are homologous. The posterior electrodes are slightly higher to make it easier to apply to patients in the supine position (www.biosignalgroup.com). Permission has been obtained for use of the submitted figure. (B) Two-piece design StatNet set. The StatNet “peel and stick” EEG disposable headpiece is a pregelled, two-piece, soft-layered integrated circuit connected with a single integrated cable (www.biosignalgroup.com). Permission has been obtained for use of the submitted figure.

Figure 1

Figure 2 NCSE in two patients. EEG set up on a longitudinal and transverse bipolar montage. Scale represents 1 s and 50 μV. (A, B) A continuous left frontotemporal 0.5- to 2-Hz sharp wave activity without clinical manifestations in the patient 1 in a conventional and StatNet EEG, respectively. (C-D) A diffuse sharp wave periodic pattern at a frequency of 0.5 to 1 Hz with maximum activity over the right frontal area in the patient 2 in a conventional and StatNet EEG, respectively.

Figure 2

Table 1 General characteristics of the patients

Figure 3

Figure 3 Delay from EEG order to EEG recording.

Figure 4

Figure 4 Comparison of setup time between StatNet and conventional EEG.