Identifying the Primary Epileptogenic Hemisphere from Electroencephalographic (EEG) and Magnetoencephalographic Dipole Lateralizations in Children With Intractable Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
We used electroencephalographic (EEG) and magnetoencephalographic dipole lateralizations to identify the primary epileptogenic hemisphere in 41 children with intractable localization-related epilepsy. We compared EEG and magnetoencephalographic dipole lateralizations, EEG ictal onsets, and magnetic resonance images (MRIs). Concordant lateralization of EEG and magnetoencephalographic dipoles (> 50% of each lateralizing to the same hemisphere) occurred in 34 patients, with EEG ictal onsets in the same hemisphere in 23 (68%) and concordant MRI lesions in 23 (68%). Focal resection in 16 of 20 patients resulted in a good surgical outcome. Of the seven children with nonconcordant magnetoencephalographic and EEG lateralizations, one (14%) had EEG ictal onset and one (14%) had MRI lesions that lateralized; none had surgery. The relationship between lateralized EEG and magnetoencephalographic dipoles forecasts surgical candidacy. Concordant lateralizations predict good seizure control after surgery by identifying the primary epileptogenic hemisphere. Discordant lateralizations signify an undetermined epileptogenic hemisphere and contraindicate surgery without further testing.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».