dc.contributor.author
Meisel, Christian
dc.contributor.author
Holtkamp, Martin
dc.contributor.author
Vock, Simon
dc.date.accessioned
2024-08-15T13:27:29Z
dc.date.available
2024-08-15T13:27:29Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/44607
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-44319
dc.description.abstract
In Germany, long-term video EEG as the gold standard for the diagnostics of epilepsy and other seizure disorders, is currently only available for inpatient monitoring in a limited number of specialized centers. These limited monitoring capacities and the large amount of associated time and work resources lead to a significant waiting time for this important diagnostic procedure nationwide. New portable sensor technology and automated data analysis methods are creating opportunities for gold standard long-term video EEG assessments in outpatient settings, which may help to resolve this barrier. Here, we report the results of a single-center feasibility study by implementing outpatient long-term video EEG (ALVEEG) as a diagnostic pathway in Germany. In the new diagnostic pathway, the use of innovative, portable video EEG monitoring systems along with artificial intelligence-assisted data analysis are intended to provide those patients affected by seizure disorders with a more rapid, efficient, and cross-sectoral access to gold standard diagnostics in the home environment. The diagnostics were well accepted by patients and clinicians and may represent a complementary option to inpatient monitoring to eliminate current bottlenecks in diagnostics and care.
en
dc.description.abstract
Das Langzeit-Video-EEG als Goldstandarddiagnostik bei Epilepsie und anderen
Anfallsleiden ist in Deutschland derzeit nur in wenigen spezialisierten Zentren zur
stationären Überwachung verfügbar. Diese begrenzten Überwachungskapazitäten
und der damit verbundene hohe Zeit- und Arbeitsaufwand führen bundesweit zu einer
erheblichen Wartezeit für diese wichtige Diagnostik. Neue, tragbare Sensortechnologien
und automatisierte Datenanalysemethoden schaffen Möglichkeiten für Video-EEGLangzeituntersuchungen
nach dem Goldstandard im ambulanten Bereich, die dazu
beitragen können, diese Barriere zu überwinden. Hier berichten wir über die Ergebnisse
einer Machbarkeitsstudie an einem Zentrum, in der das ambulante Langzeit-Video-
EEG (ALVEEG) als diagnostischer Weg in Deutschland eingeführt wurde. In dem neuen
Diagnostikpfad soll der Einsatz innovativer, tragbarer Video-EEG-Monitoringsysteme
zusammen mit einer durch künstliche Intelligenz unterstützten Datenanalyse den von
Anfallsleiden betroffenen Patienten einen schnelleren, effizienteren und sektorübergreifenden
Zugang zu einer Goldstandarddiagnostik in der häuslichen Umgebung
ermöglichen. Die Diagnostik wurde von Patienten und Klinikern gut angenommen
und könnte eine ergänzende Option zur stationären Überwachung darstellen, um die
derzeitigen Engpässe in Diagnostik und Versorgung zu beseitigen.
de
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subject
Long-term video EEG
en
dc.subject
Outpatient monitoring
en
dc.subject
Langzeit-Video-EEG
de
dc.subject
Ambulantes Monitoring
de
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Ambulantes Langzeit-Video-EEG als neuer diagnostischer Ansatz in Deutschland: Ergebnisse einer Machbarkeitsstudie
dc.type
Wissenschaftlicher Artikel
dcterms.bibliographicCitation.doi
10.1007/s00115-022-01412-0
dcterms.bibliographicCitation.journaltitle
Der Nervenarzt
dcterms.bibliographicCitation.number
6
dcterms.bibliographicCitation.originalpublishername
Springer Nature
dcterms.bibliographicCitation.pagestart
519
dcterms.bibliographicCitation.pageend
524
dcterms.bibliographicCitation.volume
94
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
refubium.funding
Springer Nature DEAL
refubium.resourceType.isindependentpub
no
dcterms.accessRights.openaire
open access
dcterms.bibliographicCitation.pmid
36414686
dcterms.isPartOf.issn
0028-2804
dcterms.isPartOf.eissn
1433-0407