Seizure Anticipation: Do Mathematical Measures Correlate with Video‐EEG Evaluation?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Analysis of the EEG signal has recently shown evidence of dynamic changes preceding ictal onset in seizures selected from patients with clear epileptogenic foci. Most of the studies were conducted in highly selected EEG epochs and patients. In addition, these studies relied mostly on mathematical approaches and neglected clinical and visual EEG parameters. We therefore performed a systematic comparison of a nonlinear method (the similarity measure) with classic visual inspection of the EEG and the patient's clinical state. METHODS: We analyzed the dynamics of long epochs of intracranial EEG containing 129 electroclinical and 45 electrographic seizures in 13 successive unselected patients undergoing presurgical evaluation. RESULTS: (a) The similarity measure detected preictal dynamical changes of the EEG signal in two thirds of the seizures whether or not a clear focus was identified, and whether seizures were electroclinical or purely electrographic. The mean duration of preictal changes was 12 min. (b) The preictal changes were correlated with various visually detectable EEG changes in 78.9% of electroclinical seizures. (c) 81.5% of the preictal dynamic changes were correlated with changes of vigilance or behavior. (d) Fluctuations of the dynamics were not necessarily followed by seizures. CONCLUSIONS: Our results indicate that EEG dynamics frequently change before seizures. These preictal changes are most often associated with the EEG changes accompanying transitions between states of vigilance. The preictal dynamic changes may represent physiologic changes acting as facilitating factors or pathologic changes reflecting a network dysfunction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découle