加護病房查房日誌20191129
請問各位同學病人腦部外傷(TBI)後,會不會使用抗癲癇藥物來預防seizure?
基本上呢,早期創傷後seizure大概有30%的病人會在第一或兩周TBI後出現。此外若用持續監測electroencephalography (EEG),約有15-25%的病人會伴隨昏迷但沒有癲癇的發作,但可從EEG上看出來腦部有放電。基本上有些專家學者,在EEG的seizures,但是臨床上沒有症狀還是會持續給抗seizure的藥品。
預防早期的seizure,可以預防之後變成status epilepticus的風險,而且反覆的seizure發作還會增加CBF和ICP等併發症。
過往老師在SI的時候,就常看到用phenytoin 100 mg q8h IV。
在文獻部份,在Neurology 2003 Jan 14;60(1):10-6.得文獻指出,使用phenytoin 預防TBI病人的seizure風險可降到 0.37, 95% CI: 0.18-0.74。
的確,目前2017年的準則,Guidelines for the Management of Severe Traumatic Brain Injury, Fourth Edition.Carney N, Totten AM, O'Reilly C, Ullman JS, Hawryluk GW, Bell MJ, Bratton SL, Chesnut R, Harris OA, Kissoon N, Rubiano AM, Shutter L, Tasker RC, Vavilala MS, Wilberger J, Wright DW, Ghajar J Neurosurgery. 2017;80(1):6. ,建議腦部外傷後的前七天要使用phenytoin預防早發性創傷後癲癇,但有些學者是建議用levetiracetam,源自於Prospective, randomized, single-blinded comparative trial of intravenous levetiracetam versus phenytoin for seizure prophylaxis. Szaflarski JP, Sangha KS, Lindsell CJ, Shutter LA Neurocrit Care. 2010;12(2):165. 。
此外在某些研究中發現,phenytoin的累積劑量較高,較高的副作用發生率,還有長期認知異常的情況,而且在隨機對照研究中,指出levetiracetam和phenytoin用於NICU的病人,預防癲癇發生的效果相當。
老師想要問問看大家,現在是用phenytoin比較多呢?還是levetiracetam預防TBI後的seizure呢?
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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【#Monday不blue】
#什麼是腦機介面?
Brain-computer interface, #BCI
#簡單的說就是大腦和機器之間溝通的介面,僅通過意念本身與外界溝通,無需使用傳統的神經肌肉傳達途徑,由周邊神經系統傳導控制肌肉來和外界溝通。腦機介面用人的大腦意念控制各式數位或電機裝置,應用涵蓋層面十分廣泛,包括從電子義肢、智慧型機器人到智慧型車輛等。
#腦機介面應用的第一步是從人腦提取腦波,回顧醫學上腦波測量的方法如下:
1️⃣ 屬於電生理性(Electrical):
📍Intracortical recordings:需要手術打開頭蓋骨,侵入大腦皮層電極提取訊號,這是最深入大腦且最直接取得高品質腦波訊號的方法。
📍大腦皮質腦波圖ECoG:需要手術打開頭蓋骨,把電極平放在大腦皮層上與硬腦膜下的半侵入式方法。
📍📍腦電圖EEG:不需手術,透過電極貼片在頭皮上量測腦波的非侵入式方法。
2️⃣ 屬於電磁性(Magnetic):全頭型腦磁圖(MEG)
3️⃣ 屬於功能性(Metabolic):功能性磁振造影(fMRI)、近紅外分光光度法(NIRs)
👉 綜觀上述提取腦波訊號的技術,符合 #可攜帶 #快速安全 #低成本 #不需高端技術支援 的方法就是 #腦電圖 #Electroencephalography, #EEG
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資料來源:#神念科技 (#NeuroSky)
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【機器人,犯錯會臉紅?!】
麻省理工學院(MIT)的CSAIL實驗室及波士頓大學,共同建立了一套腦機介面回饋系統,使人類透過腦波「意念」,提醒機器人:你做錯囉!
採用腦電波(electroencephalography, EEG)紀錄大腦的活動,而系統可以偵測人類發現錯誤時所產生的錯誤相關電位(ErrPs),透過新穎的機器學習演算法,讓機器人可以在10~30毫秒內知錯,並做出適當的修正。
目前創新學習中心也正積極研發生理訊號、腦電波及行為分析等相關應用,希望透過分析解譯學生本身內在的訊號, 讓學習者更了解自己身心狀態,期達到有效能又有效率的學習。
來源:
https://www.youtube.com/watch?v=Zd9WhJPa2Ok
點我學更多:
https://www.forbes.com/…/robot-makes-mistake-human-notice…/…
http://news.mit.edu/2017/brain-controlled-robots-0306
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