Functional imaging: II. Prediction of epilepsy surgery outcome
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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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».