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Enregistrement W2018776058 · doi:10.1111/epi.12940

Pathologic substrates of focal epilepsy influence the generation of high‐frequency oscillations

2015· article· en· W2018776058 sur OpenAlexafffundabout
Taissa Ferrari‐Marinho, Piero Perucca, Kelvin Mok, André Olivier, Jeffery A. Hall, François Dubeau, Jean Gotman

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSavoy Foundation
Mots-clésTuberous sclerosisCortical dysplasiaPolymicrogyriaEpilepsyLesionMedicineMagnetic resonance imagingPathologyAtrophyElectroencephalographyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although a clear correlation has been observed between high-frequency oscillations (HFOs) and the seizure-onset zone in distinct lesions, the role of the underlying pathologic substrates in the generation of HFOs is not well established. We aimed to investigate HFO correlates of different pathologic substrates in patients with drug-resistant epilepsy, and to examine the relation of HFOs with the anatomic location of the dysplastic lesion and surrounding tissue in patients with focal cortical dysplasia (FCD). METHODS: We studied consecutive patients with drug-resistant epilepsy who underwent intracranial electroencephalography (iEEG) investigations with depth electrodes at the Montreal Neurological Institute and Hospital, between November 2004 and May 2013. Inclusion criteria were the following: a focal lesion documented by magnetic resonance imaging (MRI); EEG recording at a 2,000 Hz sampling rate; and seizures starting from depth electrode contacts placed in lesion and perilesional tissue. RESULTS: Thirty-seven patients (13 FCD, 12 mesial temporal sclerosis, five cortical atrophy, three polymicrogyria, three nodular heterotopia, and one tuberous sclerosis) were included; 18 were women (median age 34). Ripples and fast ripples were found in all lesion types, except tuberous sclerosis, which showed no fast ripples. There was a significant difference in rates of ripples and fast ripples across different lesions (p < 0.001), with higher rates in FCD, mesial temporal sclerosis, and nodular heterotopia than in atrophy, polymicrogyria, and tuberous sclerosis. Regarding patients with FCD, HFOs rates differed significantly across the three types of tissue (lesional, perilesional, and nonlesional; p < 0.001), being higher within the borders of the MRI-visible dysplastic lesion, followed by the surrounding area, and rare in the remote cortex. SIGNIFICANCE: Our findings suggest that in patients who are all intractable, the HFO rates vary with different pathologies, and reflect different types of neuronal derangements. Our results also emphasize the potential usefulness of HFOs as an additional method to better define the extent of the epileptogenic dysplastic tissue in FCD.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,307

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)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations69
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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