Predictors of Surgical Candidacy in 414 Epilepsy Patients Admitted to the EMU
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Admission to an Epilepsy Monitoring Unit (EMU) is essential for pre-surgical evaluation of patients with medically-refractory epilepsy; however, prolonged referral times and resource limitations are significant access barriers. Therefore, identification of pre-EMU variables that predict potential surgical candidates can assist in the triage of patient admissions to the EMU. METHODS: In this hypothesis-generating study, a retrospective analysis of patients admitted for pre-surgical evaluation to the Toronto Western Hospital EMU (2004-2011) was performed. Univariate and multivariate logistic regression was used to identify variables that could independently predict subsequent surgical candidacy following EMU evaluation. RESULTS: Four hundred and fourteen patients were admitted to the EMU. Overall, 259 patients (62.5%) were identified as potential surgical candidates. One hundred and seven patients (25.8%) required invasive electroencephalogram (iEEG) implantations; of 75 patients consenting to iEEG analysis 39 underwent a subsequent resective procedure. Male patients and those with a lesion on MRI were 1.9 times more likely to be surgical candidates (95% CI 1.18-2.98 and 0.94-3.80, respectively), while patients with non-localizable seizures were seven times less likely (95% CI 0.02-1.25). CONCLUSION: In this retrospective, hypothesis-generating study male gender, presence of a lesion on MRI and localizable seizures on routine outpatient EEG analysis independently predicted subsequent resective epilepsy surgical candidacy in EMU patients. Upon validation by other studies, these variables may be considered by clinicians referring patients to the EMU in order to improve wait times and optimize patient care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».