Functional imaging: II. Prediction of epilepsy surgery outcome
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
OBJECTIVE: To gain information on the value of magnetic source imaging (MSI), 2-[18F]fluoro-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography (FDG-PET), and ictal single photon emission computed tomography (SPECT) to predict seizure-free outcome following epilepsy surgery in patients who require intracranial electroencephalography (ICEEG). METHODS: This work was part of a prospective observation study of epilepsy surgery candidates not sufficiently localized with scalp EEG and MRI. Of 160 patients enrolled 62 completed ICEEG and subsequent surgical resection. Sixty-one percent resulted in an Engel I seizure-free outcome at a minimum of one-year follow-up (mean = 3.4 years). Sensitivity, specificity, and predictive values were computed for each modality. Multivariate logistical regression was used to identify prediction of surgical outcome by imaging test. RESULTS: MSI sensitivity for a conclusively localized study was 55% with a positive predictive value of 78%. Eliminating non-diagnostic MSI cases (no spikes captured during recording) yielded a corrected negative predictive value of 64%. With available comparison subgroups FDG-PET and ictal SPECT values were similar to MSI. The OR (adjusted for epilepsy and MRI classification) for MSI prediction of seizure-free outcome was 4.4 (p =0.01). In cases with both PET and MSI, the adjusted OR for PET was 7.1 (p <0.01) and for MSI was 6.4 (p = 0.01). In the cases with all three tests (n = 27), ictal SPECT had the highest OR of 9.1 (p = 0.05). INTERPRETATION: MSI, FDG-PET, and ictal SPECT each have clinical value in predicting seizure-free surgical outcome in epilepsy surgery candidates who typically require ICEEG.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle