Both Sulthiame and Levetiracetam influence the EEG of children with BECTS. Persistent EEG pathologies are associated with treatment failures.

Descending cerebral transtentorial herniation (DTH) is a serious and often fatal complication of intracranial mass lesions. The condition can be inferred from clinical neurologic signs, but has not been visualized during life. Using midsagittal magnetic resonance images (MRIs), we compared vertical brainstem position on 50 images from normals and 21 images from 15 clinically stable patients with large supratentorial tumors. The length of Twining's line (T), the perpendicular distance from T to the pontomesencephalic junction (T-PMJ), and from T to the apex of the midbrain aqueduct (T-A) were measured. We also measured lateral shifts of the diencephalon and midbrain on axial images. T-PMJ decreased from 2.04 +/- 0.06 mm in normals to 0.94 +/- 0.2 mm in patients with large cerebral tumors (p less than 0.0001). Similarly, T-A decreased from 6.35 +/- 0.13 mm in normals to 4.83 +/- 0.35 mm in patients (p = 0.001). Lateral diencephalic-midbrain shifts often accompanied DTH but to an unpredictable degree. Either lateral or downward brainstem shift could occur alone and did not necessarily produce specific neurologic signs or an altered state of consciousness. Anatomic DTH occurs in life, it can be quantified with MRI, and in slowly developing cerebral mass lesions the process can precede the appearance of neurologic signs and symptoms that indicate lower-diencephalic or midbrain dysfunction.

No abstract

Zusammenfassung Fragestellung Die automatischen Spektralanalyse‐basierten Programme zur Schlafstadien‐Klassifikation in den digitalen EEG‐Ableitesystemen sind für Patienten jenseits des 1. Lebensjahres bereits Routine. Bis heute halten die meisten Autoren die automatisierte Unterscheidung zwischen REM‐ und Non‐REM‐Stadien bei Neugeborenen für nicht möglich; in den meisten Studien wurden nur kleine Patientenkollektive untersucht. In der vorliegenden Arbeit überprüften wir, ob ein signifikanter Unterschied der Gesamtpower zwischen REM‐ und Non‐REM‐Schlaf nachweisbar ist und ob damit die Grundlagen für eine automatische computergestützte Analyse der Schlafstadien auch bei Früh‐ und Neugeborenen gegeben sind. 
Patienten und Methodik In der Untersuchung wurden artefaktfreie EEG‐Abschnitte aus REM‐ und Non‐REM‐Schlaf von 96 Kindern im Konzeptionsalter von 36 – 49 Wochen einer Signalanalyse mittels Fast‐Fourier‐Analyse unterzogen. Zwecks Datenreduktion wurde die Datenanalyse auf eine Elektrode (C3‐central links) beschränkt, und es wurden folgende Frequenzbereiche analysiert: Delta: 1 – 3,9 Hz, Theta: 4 – 7,9 Hz, Alpha: 8 – 12,9 Hz, Beta 1: 13 – 17,9 Hz, Beta 2: 18 – 24 Hz. 
Ergebnisse Wir verglichen die EEG‐Power der verschiedenen Schlafstadien und konnten einen signifikanten Unterschied zwischen der Power im REM‐Schlaf und Non‐REM‐Schlaf darstellen, der mit zunehmendem Alter immer deutlicher wird. Hierdurch konnten wir die Grundlagen für die Entwicklung einer automatischen computergestützten Analyse der Schlafstadien bei Früh‐ und Neugeborenen etablieren, was eine erhebliche Erleichterung für die Auswertung von Schlafableitungen bedeutet. 
Schlussfolgerungen Mit Bezug auf entsprechende Referenzwerte kann somit bereits für diese Altersgruppe ein automatisches Programm zur Schlafstadien‐Klassifikation erstellt und in die Polysomnographie integriert werden. Bisher war dies nur für Kinder jenseits des 1. Lebensjahres und für Erwachsene realisiert.