Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tujuan penelitian. Mengevaluasi gambaran morfologi otak serta menilai korelasi antara kelainan anatomi temuan tomografi komputer otak dan kelainan elektroensefalografi pada penderita epilepsi parsial dewasa. Bahan dan cara Populasi target adalah penderita epilepsi parsial dengan usia onset 17 tahun keatas yang berobat di bagian Neurologi FKUI-RSUPNCM selama tahun 1996 1999. Jumlah percontoh yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi sebanyak 24 penderita. Telah dilakukan pembacaan hasil tomografi komputer otak oleh 2 dokter ahli radiologi diagnostik dan pembacaan elektroensefalo-grafi oleh 1 dokter ahli neurologi. Penilai tidak saling mengkomunikasikan hasil pemeriksaannya. Metodologi. Untuk menguji hipotesa korelasi kelainan temuan tomografi komputer otak dengan kelainan fokal elektroensefalografi dipakai analisa dengan uji statistik Chi-Square, Cohen Kappa maupun Rank Spearman.Hasil. Tomografi Komputer mampu mendeteksi perubahan morfologi otak paling sedikit 25% pada penderita epilepsi parsial dewasa. Yang dapat dianggap penyebab epilepsi parsial pada penelitian ini adalah infark di frontal kanan, kista araknoid temporal kiri dan infark di frontotemporal kanan Secara kwantitatif tidak terdapat korelasi kelainan anatomi TK otak dengan kelainan fokal EEG pada penderita epilelsi parsial dengan serangan awal usia dewasa."

"ABSTRAKPositron Emission Tomography (PET) telah dikenal sebagai modalitas molecular imaging yang sering memberikan informasi yang mendahului hasil pencitraan anatomi dari modalitas lain seperti Computed Tomography (CT) dan Magnetic Resonance (MR). Keunggulan PET untuk mendeteksi uptake yang sangat sedikit dari FDG dapat memberikan informasi abnormalitas pada organ, salah satunya pada otak. Pencitraan modalitas PET digunakan untuk mendiagnosis apabila terdapat abnormalitas dalam organ serta untuk memantau keberhasilan perlakuan radioterapi. Pada pencitraan otak menggunakan 2-Deoxy-2-[18F] fluoroglucose (FDG) uptake yang kecil tidak mudah dikenali secara visual, sehingga perlu menggunakan metode yang dapat membantu untuk mendeteksi. Dengan adanya teknik Computer-Aided Diagnosis (CAD) berupa segmentasi dan klasifikasi menggunakan citra PET diharapkan memberikan informasi abnormalitas dengan ukuran kecil yang tidak tampak secara visual. Pada penelitian ini, dikembangkan CAD menggunakan citra otak dengan modalitas PET untuk mendeteksi abnormalitas otak dengan metode klasifikasi menggunakan ekstraksi fitur berupa Gray Level Co-Occurrance Matrix (GLCM), intensity histogram, dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) sebagai dataset dari klasifikasi teknik Artificial Neural Network (ANN). Hasil klasifikasi yang dievaluasi menggunakan Receiver Operating Characteristic (ROC) dengan hasil error pelatihan terkecil 1.92 ± 0.70 % dan error pengujian terkecil 12.30 ± 3.47%. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem CAD yang dikembangkan dapat mengenali citra otak normal dan abnormal.

---

ABSTRACTPositron Emission Tomography (PET) is well known as a molecular imaging modality that provides functional organ information. This information supports the results of anatomical imaging from other modalities such as Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI). This superiority is due to the ability of PET to detect of small amount uptake from 2-Deoxy-2-[18F] fluoroglucose (FDG) which provide for information about abnormalities of organs, especially in the brain. Therefore, PET imaging is powerful to diagnose the presence of abnormalities, staging cancer, and evaluating radiotherapy treatment results. In brain PET imaging sometimes, small uptake is not easily visual recognized, hence an additional supporting method for its detection is needed. In this study, Computer-Aided Diagnosis (CAD) of brain abnormalities from PET images using classification methods based on a feature in the form of Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), intensity histogram, dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) as a dataset of Artificial Neural Network (ANN). The result based on Receiver Operating Characteristic (ROC) illustrated that the training error was 1.92 ± 0.70 % and the test error was 12.30 ± 3.47%. These results mean that this developed CAD system can recognize normal and abnormal brain images."

"untuk mengetahui berapa banyak penderita epilepsi parsial kompleks yang menampilkan aktivitas epileptik pada rekaman EEG jika ditidurkan dengan kloralhidratKebanyakan dari rekaman EEG diwaktu bangun normal pada penderita yang didiagnosis dengan epilepsi Subdivisi EEG bagian Neurologi FKUI/RSUPNCM mendapatkan kelainan spileptik 23% dari 483 rekaman BEG selama tahun 1996 dari seluruh pasien yang dikirim dengan diagnosis epilepsi Untuk meningkatkan nilai diagnostik EEG telah mengembangkan berbagai macam tehnik Pada penelitian ini kami mencoba melakukan induksi tidur sebagai suatu prosedur prosedur der gan kloralhidrat 50 mg/kg berat badan pasien. studi pra dapat melakukan tes, semua pasien yang secara klinis didiagnosis sebagai epilepsi parsial kompleks yang berkembang menjadi serangan umura Upa 13-60 tahun, masih mendapat serangan dalam 1 tahun terakhir, tidak menderita penyakit darah tinggi dan jantung. Sebelum direkam, semus parlen harus makan pagi dan melanjutkan makan obat anti epilepsi sesuai dosis yang telah ditetapkan sebelumnya. Kami memakai alat EEG merek Neurofax 12 saluran dengan EOG dan ECG, filter 70 Hz dan elektroda sistim 10-20 ditambah sepasang elektrode zygomatikus. Semua subyek direkam selama 14 menit waktu bangun, kemudian diberikan 50 mg/kg berat badan klorelhidrat, setelah menunggu 15-30 menit rekaman dilanjutkan selama periode waktu yang sama. Studi dilakukan mulai dari bulan Mei sampai Oktober 1996. Dari 36 pasien yang memenuhi kriteria, 2 dikeluarkan karena tidak bisa tidur dalam waktu yang telah ditentukan. Ada 13 penderita laki-laki (38,2%) dan 21 penderita wanita (61,8%) dari 34 penderita. Usia rata-rata 27,2 ± 1,37. Aktivitas epileptik terlihat pada 11 dari 34 (32,4%) penderita pada rekaman EEG banggun dan 20 dari 34 (58,8%) pada rekaman tidur dimana perbedaan tersebut cukup bermakna secara statistik P<0,05. Empat dari 20 penderita (20%) aktivitas epileptik terlihat pada lobus frontal dan 16 dari 20 penderita (80%), terlihat pada lobus temporal. Kebanyakan aktivitas epileptik (80%) terlihat pada stadium II tidur non REM dan 55% pada stadium III tidur non REM. Pada stadium 1 aktivitas epileptik 25%, namun ada beberapa rekaman dimana stadium I tidur non REM tak terlihat. Stadium IV tidur non REM tidak tercapai dalam penelitian ini. Aktivitas cepat bervoltage rendah terlihat tidak terlalu menyolok pada setiap rekaman. Kloralhidrat dapat digunakan sebagai obat penginduksi tidur dengan hasil yang cukup baik, dimana aktivitas cepat voltage rendah terlihat tidak begitu menyolok. Penderita dengan aktivitas epileptik terlihat lebih banyak pada rekaman tidur dibandingkan dengan rekaman diwaktu bangun dan perbedaan tersebut bermakna secara statistik.

---

to find out how many people with complex partial epilepsy display epileptic activity on EEG recordings if put to sleep with chloralhydrate

Most of the EEG recordings when awake were normal in patients diagnosed with epilepsy. The EEG Subdivision of the Neurology Department, FKUI/RSUPNCM, found spileptic abnormalities, 23% of the 483 BEG recordings during 1996 from all patients sent with a diagnosis of epilepsy. To increase the diagnostic value of EEG, we have developed various techniques. In this study, we tried to induce sleep as a procedure using 50 mg chloralhydrate/kg of the patient's body weight. Preliminary studies were able to carry out tests, all patients who were clinically diagnosed as complex partial epilepsy that developed into attacks aged up to 13-60 years, still had attacks in the last 1 year, did not suffer from high blood pressure or heart disease. Before being recorded, Semus Parlen must eat breakfast and continue taking anti-epileptic drugs according to the previously determined dose. We use a 12 channel Neurofax brand EEG device with EOG and ECG, 70 Hz filter and 10-20 electrode system plus a pair of zygomatic electrodes. All subjects were recorded for 14 minutes while awake, then given 50 mg/kg body weight of chlorelhydrate, after waiting 15-30 minutes the recording was continued for the same time period. The study was conducted from May to October 1996. Of the 36 patients who met the criteria, 2 were excluded because they were unable to sleep within the specified time. There were 13 male sufferers (38.2%) and 21 female sufferers (61.8%) out of 34 sufferers. Mean age 27.2 ± 1.37. Epileptic activity was seen in 11 of 34 (32.4%) patients on waking EEG recordings and 20 of 34 (58.8%) on sleeping recordings where the difference was statistically significant at P<0.05. In four of 20 patients (20%), epileptic activity was seen in the frontal lobe and in 16 of 20 patients (80%), it was seen in the temporal lobe. Most epileptic activity (80%) was seen in stage II non-REM sleep and 55% in stage III non-REM sleep. In stage 1, epileptic activity is 25%, but there are several recordings where stage I non-REM sleep is not visible. Stage IV non-REM sleep was not achieved in this study. Fast, low-voltage activity appears less prominent in each recording. Chloralhydrate can be used as a sleep-inducing drug with quite good results, where low voltage fast activity does not appear to be so striking. Patients with epileptic activity were seen more frequently in sleep recordings compared to waking recordings and this difference was statistically significant."

"[ABSTRAKLatar belakang. Prevalensi depresi pada penderita epilepsi cukup besar berkisar 20-55%. Depresi menurunkan kualitas hidup pasien, memperburuk kontrol kejang, dan bahkan meningkatkan kecenderungan untuk bunuh diri. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui prevalensi dan sebaran faktor yang mempengaruhi kejadian depresi mayor pada pasien epilepsi dewasa.Metode Penelitian. Tujuh puluh sembilan subjek rawat jalan di Poliklinik Epilepsi RS Cipto Mangunkusumo diikutsertakan secara konsekutif pada studi observasi potong lintang. Depresi dinilai dengan The Neurological Disorders Depression Inventory for Epilepsy (NDDI-E) versi Indonesia. Faktor yang dievaluasi termasuk variabel demografi dan medis (sindrom epilepsi, frekuensi bangkitan, dan terapi OAE). Data dianalisa menggunakan chi square, mann whitney rank dan analisis regresi logistik.Hasil. Prevalensi depresi mayor pada pasien epilepsi dewasa sebesar 50,6% dengan jumlah terbesar pada usia produktif 26-45 tahun sebanyak 52,5%. Faktor yang mempengaruhi terjadinya depresi mayor adalah frekuensi bangkitan ≥ 8 kali per tahun (p < 0,001) dan adanya penyakit penyerta (p < 0,001). Faktor lain tidak terbukti mempengaruhi terjadinya depresi mayor.Kesimpulan. Prevalensi depresi mayor pada pasien epilepsi dewasa sebesar 50,6%. Pasien dengan kontrol kejang yang buruk, frekuensi bangkitan ≥ 8 kali per tahun, dan dengan penyakit penyerta lebih rentan mengalami depresi mayor.

---

ABSTRACTBackground. The prevalence of depression in epilepsy is about 20-55%. Depression leads to poorer seizure control and quality of life also higher suicidal risk. The objective of this study were to find the prevalence and influence factors for the development of major depression in subjects with epilepsy.Method. Seventy nine consecutive outpatients epilepsy clinic on Cipto Mangunkusumo Hospital, Jakarta were included in this cross sectional observational study. Depressive symptoms were assessed using Indonesian version of the Neurological Disorders Depression Inventory for Epilepsy (NDDI-E). Factors that evaluated were demographic and clinical variables (epilepsy syndromes, seizure frequencies and AED). Data were analyzed using chi square test, mann whitney rank and regression logistic analysis.Result. The prevalence of major depression was 50,6% and mostly (52,5%) occurred in productive age subjects (26-45 yo). The influence factors of major depression that significant are seizure frequency ≥ 8 times a year (p < 0.001) and chronic disease (p < 0,001). Other factors were not effidence to be influence factors of major depression.Conclusion. Major depression occurred in 50,6% subjects with epilepsy. Patient with poorer seizure control ,≥ 8 times a year, and with chronic disease were prone to have depression., Background. The prevalence of depression in epilepsy is about 20-55%.Depression leads to poorer seizure control and quality of life also higher suicidalrisk. The objective of this study were to find the prevalence and influence factorsfor the development of major depression in subjects with epilepsy.Method. Seventy nine consecutive outpatients epilepsy clinic on CiptoMangunkusumo Hospital, Jakarta were included in this cross sectionalobservational study. Depressive symptoms were assessed using Indonesianversion of the Neurological Disorders Depression Inventory for Epilepsy (NDDIE).Factors that evaluated were demographic and clinical variables (epilepsysyndromes, seizure frequencies and AED). Data were analyzed using chi squaretest, mann whitney rank and regression logistic analysis.Result. The prevalence of major depression was 50,6% and mostly (52,5%)occurred in productive age subjects (26-45 yo). The influence factors of majordepression that significant are seizure frequency ≥ 8 times a year (p < 0.001) andchronic disease (p < 0,001). Other factors were not effidence to be influencefactors of major depression.Conclusion. Major depression occurred in 50,6% subjects with epilepsy. Patient with poorer seizure control ,≥ 8 times a year, and with chronic disease were prone to have depression.]"

"ECVT adalah salah satu metode pencitraan kapasitansi volumetrik yang dapat menghasilkan citra 3D dari daerah yang dilingkupi oleh sensor kapasitansi. Metode ini digunakan dalam penelitian untuk mengetahui aktifitas kelistrikan otak pada penderita epilepsi dan pasien normal. Pasien diperiksa menggunakan EEG untuk mengetahui normal/abnormalitas pasien dan posisi abnormalitas yang menunjukkan gelombang epileptiform. Setelah diperiksa EEG, pasien diperiksa kembali menggunakan ECVT. Citra kepala hasil pemeriksaan ECVT diolah menjadi citra irisan aksial, sagital, dan koronal. Citra tiap pasien dianalisa untuk mengetahui karakteristik aktifitas listrik otak pasien normal dan pasien epilepsi. Citra aktifitas listrik otak pasien normal menunjukkan adanya pola yang seragam satu sama lain, tampak aktifitas listrik otak yang tinggi homogen dan kontinu pada daerah korteks. Sedangkan citra aktifitas listrik otak pasien epilepsi menunjukkan perbedaan pasien satu dengan yang lain dengan aktifitas listrik korteks tidak kontinu dan tidak homogen. Pada daerah abnormalitas menunjukkan aktifitas listrik otak yang lebih tinggi akibat lepasan muatan sedangkan pada daerah yang sama untuk pasien normal tidak menunjukkan adanya aktifitas listrik otak.

---

ECVT is a methode that used to measure volumetric capacitance that could generate 3D images of the enclosed region with capacitance sensor. This methode is used for this research to study brain electric activity of epilepsy patient and normal patient. Patients were examined using EEG to get information about normal/abnormal of the patient and abnormality position which show epileptiform wave and then examined using ECVT. Brain electric activity image from ECVT examination was viewed as axial, sagital, coronal slices. Each brain electric activity patient's image was analyzed to understand charactheristic of normal brain electric activity and epilepsy patient. Brain electric activity of normal patients image shows a similar uniform distribution of high brain electric activity, homogen and continue around cortex. Brain electric activity of epilepsy patient image shows difference one and each other with brain electric activity is heterogen. Abnormality region of brain electric activity epilepsy patient shows activity which is not shown in the normal patient's brain."

"Latar Belakang: Bagi orang dengan penyakit kronis seperti epilepsi, dimana kesembuhan sulit dicapai dan pengobatan memakan waktu lama, kualitas hidup menjadi salah satu tujuan utama.Tujuan: Untuk mendapatkan rerata skor kualitas hidup serta faktor-faktor demografik dan medik yang dapat mempengaruhi kualitas hidup penderita epilepsi.Metodologi: Penelitian potong lintang deskriptif menggunakan instrumen Quality of Life in Epilepsy (QOLIE)-31 untuk menilai kualitas hidup 145 penderita epilepsi yang berobat jalan di Poliklinik Epilepsi RSCM. Sampel diambil secara konsekutif sejak Agustus 2005-Desember 2005. Dilakukan deskripsi demografi dan medik, serta analisis bivariate, multivariate untuk menentukan faktor-faktor apa saja yang berhubungan dengan skor total QOLIE maupun skor masing-masing komponen QOLIE (kekhawatiran akan serangan, kualitas secara umum, kesejahteraan emosional, energilfatigue, fungsi kognitif, efek obat, fungsi sosial).Hasil: Pada penelitian ini didapatkan rerata skor total QOLIE 67.62 ± 14.55. Faktor-faktor yang mempengaruhi (p< 0.05) rendahnya skor total QOLIE-31 adalah tingkat pendidikan, frekuensi serangan dan jenis pengobatan. Tingkat pendidikan berhubungan kuat dengan kekhawatiran akan serangan; frekuensi serangan dengan kekhawatiran akan serangan dan fungsi sosial; jenis pengobatan dengan fungsi kognitif dan efek obat.Simpulan: Tingkat pendidikan rendah, frekuensi serangan yang sering dan jenis pengobatan politerapi berhubungan kuat dengan rendahnya kualitas hidup.

---

Background: For persons with a chronic disease such as epilepsy, where a cure is not attainable and therapy may be prolonged, quality of life (QoL) has come to be seen is an important goal.

Objective: is determine mean scores of QoL, demographic and clinical factors that influence the epileptic patient?s QoL.

Method: Cross-sectional study using QOLIE-31 instrument to determine the quality of life of 145 ambulatory epileptic patients at Epileptic Clinic of Department of Neurology-Ciptomangunkusumo Hospital. Samples were taken consecutively from August 2005 to December 2005. Clinical and demographic data were collected Bivariate and multivariate analysis were used to determine which factors influenced QOLIE-3 either the total scores or the scores from each component of the QOLIE-31 (seizure worry, overall quality of life, emotional well-being, energy/fatigue, cognitive function, medication effect and social function).

Result: The mean total score of QOLIE-31 was 67.62 t 14.55. The variables that were most strongly predicted (p