Benign EEG Patterns: Is there More to Learn?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,014 |
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 découle