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Enregistrement W2023440136 · doi:10.1111/epi.12809

Continuous <scp>EEG</scp> monitoring: A survey of neurophysiologists and neurointensivists

2014· article· en· W2023440136 sur OpenAlexaff
Jay R. Gavvala, Nicholas S. Abend, Suzette M. LaRoche, Cecil D. Hahn, Susan T. Herman, Jan Claassen, Mícheál P. Macken, Stephan Schuele, Elizabeth E. Gerard

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUCB PharmaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeH. Lundbeck A/SEisaiGlaxoSmithKline
Mots-clésIntensivistElectroencephalographyMedicineIntensive care unitCritically illIntensive care medicineEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Continuous EEG monitoring (cEEG) of critically ill adults is being used with increasing frequency, and practice guidelines on indications for cEEG monitoring have recently been published. However, data describing the current practice of cEEG in critically ill adults is limited. We aimed to describe the current practice of cEEG monitoring in adults in the United States. METHODS: A survey assessing cEEG indications and procedures was sent to one intensivist and one neurophysiologist responsible for intensive care unit (ICU) cEEG at 151 institutions in the United States. At some institutions only one physician could be identified. RESULTS: One hundred thirty-seven physicians from 97 institutions completed the survey. Continuous EEG is utilized by nearly all respondents to detect nonconvulsive seizures (NCS) in patients with altered mental status following clinical seizures, intra cerebral hemorrhage (ICH), traumatic brain injury, and cardiac arrest, as well as to characterize abnormal movements suspected to be seizures. The majority of physicians monitor comatose patients for 24-48 h. In an ideal situation with unlimited resources, 18% of respondents would increase cEEG duration. Eighty-six percent of institutions have an on-call EEG technologist available 24/7 for new patient hookups, but only 26% have technologists available 24/7 in-house. There is substantial variability in who reviews EEG and how frequently it is reviewed as well as use of quantitative EEG. SIGNIFICANCE: Although there is general agreement regarding the indications for ICU cEEG, there is substantial interinstitutional variability in how the procedure is performed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations148
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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