少数の男性の症例に基づいたアルコールwithdrawalの発作後のせん妄トレメンの発達の定量的脳波分析

はじめに：発作とせん妄トレメン（DTS）は、重度のアルコール症の症状として認識されています。アルコール離脱に関連する長期の入院と深刻な合併症は、コストの増加と医療および社会的資源の使用を担当します。この研究では、アルコールwithdrawal発作（AWS）後のアルコール関連DTを発症するための定量的脳波（QEEG）の予測値を調査しました。 方法：AWS後の患者のQEEGの違いを比較しました（n = 13）。QEEGは、年齢と性別の健康なコントロールを含め、入院から48時間以内に集中治療室で行われました。また、遡及的な症例対照研究でAWSの後にアルコールDTSの開発に関するQeegの予後価値を調査しました。各バンド周波数のスペクトルパワーと、脳波におけるシータとアルファバンド（TAR）の比率は、ISYNCBRAIN®（IMEDISYNC、Inc。、韓国）を使用して分析されました。 結果：ベータ頻度とアルファ周波数帯域のパワーは、年齢および性別が一致する健康なコントロールよりも患者の方がそれぞれ著しく高く、低かった。DTSのAWS患者では、特に左前頭領域では相対的なベータ3パワーが低く、DTSのない患者よりもTARは中央チャネルで有意に高かった。 結論：定量的EEGは、アルコール耐性状態に関連するAWSに特徴的なニューロンの興奮性と認知活動の低下を示し、定量的EEGがアルコール依存期間中にDTSを発症するリスクが高い患者を検出するための有用なツールである可能性があることを実証しました。

INTRODUCTION: Seizures and delirium tremens (DTs) are recognized as severe alcohol-withdrawal symptoms. Prolonged admission and serious complications associated with alcohol withdrawal are responsible for increased costs and use of medical and social resources. This study investigated the predictive value of quantitative electroencephalography (QEEG) for developing alcohol-related DTs after alcohol-withdrawal seizure (AWS). METHODS: We compared differences in QEEG in patients after AWS (n = 13). QEEG was performed in the intensive care unit within 48 h of admission, including in age- and sex-matched healthy controls. We also investigated the prognostic value of QEEG for the development of alcohol DTs after AWS in a retrospective, case-control study. The spectral power of each band frequency and the ratio of the theta to alpha band (TAR) in the electroencephalogram were analyzed using iSyncBrain® (iMediSync, Inc., Korea). RESULTS: The beta frequency and the alpha frequency band power were significantly higher and lower, respectively, in patients than in age- and sex-matched healthy controls. In AWS patients with DTs, the relative beta-3 power was lower, particularly in the left frontal area, and the TAR was significantly higher in the central channel than in those without DTs. CONCLUSION: Quantitative EEG showed neuronal excitability and decreased cognitive activities characteristic of AWS associated with alcohol-withdrawal state, and we demonstrated that quantitative EEG might be a helpful tool for detecting patients at a high risk of developing DTs during an alcohol-dependence period.