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Electroencephalography in Predicting Short-Term Clinical Outcomes after Cardiac Arrest

Published online by Cambridge University Press:  08 April 2020

Yun Ho Choi
Affiliation:
Department of Neurology, Incheon St. Mary’s Hospital, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul, Republic of Korea
In-Uk Song
Affiliation:
Department of Neurology, Incheon St. Mary’s Hospital, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul, Republic of Korea
Sung-Woo Chung
Affiliation:
Department of Neurology, Incheon St. Mary’s Hospital, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul, Republic of Korea
Taewon Kim*
Affiliation:
Department of Neurology, Incheon St. Mary’s Hospital, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul, Republic of Korea
*
Correspondence to: Taewon Kim, M.D., Ph.D., Department of Neurology, Incheon St. Mary’s Hospital, The Catholic University of Korea, 665 Bupyeong-6-dong, Bupyeong-gu, Incheon403-720, Korea. Email: kimtaewon@catholic.ac.kr
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Abstract:

Background:

Early consciousness recovery after cardiac arrest (CA) is one of the most explicit and self-evident prognostic factors for clinical outcomes. We aimed to evaluate the prognostic value of electroencephalography (EEG) phenotypes according to the American Clinical Neurophysiology Society’s Critical Care EEG classification for predicting early recovery after CA.

Methods:

Consecutive patients admitted to the ICU after CA were enrolled. We analyzed Glasgow Coma Scale (GCS) score within 10 days after CA and evaluated mortality within 28 days according to EEG pattern subtype.

Results:

Among the total of 71 patients, 9 had periodic discharges (PDs) EEG pattern, 4 had rhythmic delta activity (RDA), 8 had spike-and-wave (SW), 22 had low voltage, 5 had burst suppression, and 23 had other EEG patterns. Initial GCS scores, GCS scores 3 days after CA (or 3 days after targeted temperature management [TTM]), and 10 days after CA (or 10 days after TTM) were significantly different among EEG subtypes (p < 0.001, respectively) (Table 2). GCS scores were significantly higher in RDA and the other EEG group compared to the PDs, SW, low voltage, and burst suppression groups (p < 0.001). Significant group × time interactions were observed for the follow-up period between EEG phenotypes (p < 0.001) demonstrating the most increase in the other EEG pattern group.

Conclusions:

Consciousness states were significantly worse in the PDs, SW, burst suppression, and low-voltage groups compared to the RDA and the other EEG pattern within 10 days after CA. The degree of consciousness recovery differed significantly by EEG pattern subtype within 10 days.

Résumé :

RÉSUMÉ :

Recourir à la technique d’électroencéphalographie pour prédire l’évolution à court terme de l’état de patients victimes d’un arrêt cardiaque.

Contexte :

Le fait de reprendre connaissance rapidement à la suite d’un arrêt cardiaque (AC) est l’un des facteurs pronostiques auxquels on songe d’emblée quand il est question de l’évolution de l’état clinique de tels patients. Suivant la classification des soins intensifs de la American Clinical Neurophysiology Society, nous avons ainsi cherché à déterminer la valeur pronostique des patterns (ou phénotypes) révélés par électroencéphalographie (EEG) afin de prédire dans quelle mesure des patients peuvent rapidement reprendre connaissance après un AC.

Méthodes :

Ont été inclus dans cette étude des patients vus consécutivement après avoir été admis dans une unité des soins intensifs. Nous avons analysé leurs scores à l’échelle de coma de Glasgow (ECG) dans les 10 jours suivant leurs AC pour ensuite évaluer leurs taux de mortalité dans les 28 jours en tenant compte des différents patterns révélés par EEG.

Résultats :

Sur les 71 patients inclus, 9 ont montré une activité renvoyant à des décharges périodiques (periodic discharges) ; 4 ont montré une activité caractéristique des ondes delta ; 8 ont montré des motifs d’oscillation en pointes-ondes ; 22 ont montré une activité à basse tension (low voltage) ; 5 ont montré un pattern de suppression des salves (burst-suppression) ; finalement, 23 autres patients ont donné à voir d’autres patterns d’activité électrique. Les scores initiaux à l’ECG puis ceux obtenus 3 jours après les AC (ou 3 jours après une intervention d’hypothermie thérapeutique) et 10 jours après les AC (ou 10 jours après une intervention d’hypothermie thérapeutique) se sont avérés notablement différents selon les patterns d’activité électrique observés par EEG (p < 0,001, respectivement ; tableau 2). Ainsi, les scores des patients montrant une activité caractéristique des ondes delta et les scores des 23 autres patients étaient sensiblement plus élevés si on les compare à ceux des quatre autres groupes (p < 0,001). Enfin, soulignons qu’une association notable entre le facteur temps et les scores des patients a été observée lors de la période de suivi effectuée par EEG (p < 0,001), l’augmentation la plus importante étant dans le groupe des 23 patients.

Conclusions :

Dans les 10 jours suivant un AC, les états de conscience des patients montrant une activité caractéristique des ondes delta et des 23 autres patients dont les patterns d’activité électrique étaient différents se sont révélés nettement plus satisfaisants si on les compare à ceux des 44 patients des autres groupes. En somme, le degré de rétablissement après avoir perdu connaissance varie grandement selon le pattern d’activité électrique détecté par EEG au bout de 10 jours.

Information

Type
Original Article
Copyright
Copyright © 2020 The Canadian Journal of Neurological Sciences Inc.
Figure 0

Table 1: Baseline characteristics by EEG subtypes

Figure 1

Table 2: GCS scores for 10 days follow-up and functional outcome and mortality within 28 days by EEG subtype

Figure 2

Figure 1: Changes in GCS within 10 days after CA by each EEG subtype.

Supplementary material: File

Choi et al. supplementary material

Table S1

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