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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 OpenAlexafffundabout
Dianne Dash, Lizbeth Hernández‐Ronquillo, Farzad Moien‐Afshari, J. F. Tellez-Zenteno

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0060,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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