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Enregistrement W1914317113 · doi:10.1684/epd.2012.0529

Ambulatory EEG: a cost‐effective alternative to inpatient video‐EEG in adult patients

2012· article· en· W1914317113 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEpileptic Disorders · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesRoyal University Hospital Foundation
Mots-clésElectroencephalographyMedicineEpilepsyAmbulatoryPediatricsPopulationTolerabilityCohortProspective cohort studyAnesthesiaSurgeryAdverse effectPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Ambulatory electroencephalography (AEEG) is a monitoring technique that allows the recording of continuous EEG activity when patients are at home, without the necessity of admission to the hospital for prolonged video-EEG monitoring. METHODS: This is a prospective cohort study performed in a Canadian academic centre in order to assess the yield and tolerability of AEEG in the adult population. Over a period of three years, 101 patients were included. The yield of AEEG was assessed by taking into account the questions asked by the clinician before and after the investigation. RESULTS: One hundred and one patients undergoing AEEG were prospectively recruited during a three-year-period. Our population consisted of 45 males (44.6%) and 56 females (55.4%). The mean age of the group was 36.6 ± 16.1 years. Most of the patients had at least one previous routine EEG (93%). The primary reasons for the AEEGs were subdivided into four categories: a) to differentiate between seizures and non-epileptic events; b) to determine the frequency of seizures and epileptiform discharges; c) to characterize seizure type or localization; and d) to potentially diagnose epilepsy. The mean duration of AEEG recording was 32 ± 17 hours (15-96 hours). For 73 (72%) patients, the AEEG provided information that was useful for the management. For 28 (28%) patients, the AEEG did not provide information on diagnosis because no events or epileptiform activity occurred. In only 1 patient was the AEEG inconclusive due to non-physiological artefacts. Three patients were referred for epilepsy surgery without the necessity of video-EEG telemetry. CONCLUSION: In this study, we found that AEEG has a high diagnostic yield (72%) and believe that careful selection of patients is the most important factor for a high diagnostic yield. The main use of AEEG is the characterization of patients with non-epileptic events, in patients with a diagnosis of epilepsy that is not clear, and quantification of spikes and seizures to improve the medical management. Ambulatory EEG is a cost-effective solution for increasing demands for in-hospital video-EEG monitoring of adult patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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