Notice bibliographique
Résumé
Prevalence of Benign Epileptiform Variants. Santoshkumar B, Chong JJ, Blume WT, McLachlan RS, Young GB, Diosy DC, Burneo JG, Mirsattari SM. Clin Neurophysiol 2009;120(5):856–861. OBJECTIVE: There are numerous distinctive benign electroencephalographic (EEG) patterns which are morphologically epileptiform but are non-epileptic. The aim of this study was to determine the prevalence of different benign epileptiform variants (BEVs) among subjects who underwent routine EEG recordings in a large EEG laboratory over 35 years. METHODS: We retrospectively studied the prevalence of BEVs among 35,249 individuals who underwent outpatient EEG recordings at London Health Sciences Centre in London, Ontario, Canada between January 1, 1972 and December 31, 2007. The definitions of the Committee on Terminology of the International Federation of Societies for EEG and Clinical Neurophysiology (IFSECN) were used to delineate epileptiform patterns (Chatrian et al. A glossary of terms most commonly used by clinical electroencephlographers. Electroenceph Clin Neurophysiol 1974;37:538–48) and the descriptions of Klass and Westmoreland [Klass DW, Westmoreland BF. Nonepileptogenic epileptiform electroenephalographic activity. Ann Neurol 1985;18:627–35] were used to categorize the BEVs. RESULTS: BEVs were identified in 1183 out of 35,249 subjects (3.4%). The distribution of individual BEVs were as follows: benign sporadic sleep spikes 1.85%, wicket waves 0.03%, 14 and 6 Hz positive spikes 0.52%, 6 Hz spike-and-waves 1.02%, rhythmic temporal theta bursts of drowsiness 0.12%, and subclinical rhythmic electrographic discharge of adults in 0.07%. CONCLUSION: The prevalence of six types of BEVs was relatively low among the Canadian subjects when compared to the reports from other countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».