振幅整合脑电图在窒息早产儿脑损伤及脑发育监测中的应用

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时间:2019-03-05

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1、振幅整合脑电图在窒息早产儿脑损伤及脑发育监测中的应用⑧论文作者签名:指导教师签名:论文评阅人1:罗晓明主任医师浙江省人民医院评阅人2:评阅人3:评阅人4:评阅人5:答辩委员会主席:委员1:委员2:委员3:委员4:委员5:黄先玫主任医师杭州市第一人民医院答辩日期:2013年11月20日浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得逝姿蠢堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与

2、我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:’忙I蜀箐签字日期:沙眵年r『月“日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝姿态鲎有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权逝姿盘堂.可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位敝作者签名川干吁签字日期:劲哆年『『月“日新虢每斗签字日期:刚,年//月_狗浙江大学硕士学位论文致谢致谢

3、历时数年的研究生学习终于到了尾声,在这段日子里,我经历了很多困难,但也收获了很多。在本论文完成之际,我首先感谢我的导师杜立中教授对我在学习及科研方面悉心的指导。他知识渊博、严谨求实、医技高超、教学认真,在我的论文修改过程中不厌其烦、一丝不苟、精益求精,使我深受感动,也让我收获良多,他是我终身学习的榜样和楷模。在此,我向他表示深深的敬意及由衷的感谢!其次感谢我们医院儿科黄先玫主任在学习和临床科研时给我提供的支持和鼓励。同时感谢我们医院儿科的神经专科的各位同事,特别是蒋春明、刘占利、陈丽琼,他们一丝不苟地完成了脑电图的检查和判读,是他们

4、的付出才让我能顺利完成本研究工作感谢我们医院儿童保健专科的朱云霞等各位同事,是他们协助我完成了早产儿的随访工作及新生儿神经行为、贝利婴儿发育量表的评定。最后,再次感谢所有帮助过我,支持过我,关爱过我的老师、同事、朋友和亲人,祝你们幸福健康。有了你们的支持,以后的路我一定会走的更好。帅向华2013年10月浙江大学硕士学位论文中文摘要目的:振幅整合脑电图在窒息早产儿脑损伤及脑发育监测中的应用浙江大学医学院儿科学硕士研究生帅向华导师杜立中教授中文摘要1、通过对不同胎龄(Gestationalage,GA)的正常早产几生后动态监测振幅整合脑

5、电图(Amplitudeintegratedelectroencephalogram,aEEG)并随访至矫正年龄(Correctage,CA)12月,观察分析aEEG变化与胎龄及脑发育的关系。2、通过对窒息早产儿进行aEEG动态监测并随访至矫正年龄(CA)12月,观察分析aEEG变化与脑功能损伤及神经发育预后之间的关系,探讨aEEG对窒息早产儿脑功能损伤监测和不良神经发育预后的预测价值。方法:本研究纳入2009年3月至2012年4月在杭州市第一人民医院出生并转入我院新生儿重症监护室(Neonatalintensivecareunit

6、,NICU)治疗,存活并随访至CAl2月的486例早产儿,正常组306例和窒息组180例(轻度窒息组105例,重度窒息组75例)。依据不同出生GA分为<30周组、30一33周组和>33周组三亚组进行分析。采用Nutas公司生产的脑功能监测仪(Cerebralfunctionmonitor,CFM),对纳入研究的早产儿在生后6~8小时开始进行首次aEEG监测,继而在H浙江大学硕士学位论文中文摘要生后龄(Postnatalage,PNA)72小时、6天复查,1周后每周复查1次至出院。分别在孕后龄(Postconceptionalage,

7、PCA)40周、矫正年龄(CA)3月、6月、12月各复查1次,每次监测4~6小时。根据不同背景活动模式及周期性模式对aEEG描记特征进行分类判读。随访至孕后龄(PCA)40周时采用中国20项新生几神经行为评定(NeonatalBehavioralNeurologicalAssessment,NBNA),矫正年龄(CA)3月、6月、12月均采用贝利婴幼儿发展量表(城市版)(BayleyScalesofInfantDevelopment,BSID)和神经病学临床诊断评估进行随访,并将神经发育结局与早产儿aEEG特征进行统计分析。结果:(

8、1)神经发育评估结果:研究期间无死亡病例,随访终点,正常早产儿组检出脑瘫8例,窒息组17例,差异有统计学意义(PO.05)。在各个随访点,正常组、轻度窒息组和重度窒息组之间新生儿神经行为评定(N

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