Single and Multiple Clusters of Magnetoencephalographic Dipoles in Neocortical Epilepsy: Significance in Characterizing the Epileptogenic Zone
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize the epileptogenic zone in neocortical epilepsy (NE) by using magnetoencephalography (MEG). METHODS: We defined and compared locations of single and multiple clusters of equivalent current dipoles (ECDs) for interictal spikes with MRI findings, ictal-onset zones (IOZs) from subdural electroencephalography (SDEEG), resected areas, and postsurgical outcomes of 20 patients who underwent cortical resection for medically intractable NE. RESULTS: Fourteen patients had single clusters; six had multiple clusters. Overlap of clusters and IOZs defined group A (nine patients), in which a single cluster coincided with the IOZ; group B1 (four patients), in which a single cluster was within or partially overlapped the IOZ; group B2 (five patients), in which multiple-cluster sections overlapped IOZs; group C (two patients; one single; one multiple), in which no overlap was seen. More single clusters (nine of 14) than multiple clusters (none of six) coincided with the IOZ (p = 0.014). More patients with single clusters (10 of 14) than patients with multiple clusters (one of six) had seizure-free outcomes (p = 0.049). Eight of nine patients in group A, versus three of 11 in groups B1, B2, and C, achieved seizure-free outcomes (p = 0.0098). Correlations between MRI findings and postsurgical outcomes were not statistically significant; eight of 13 patients with single lesions, one of four with no lesions, and two of three with multifocal lesions had seizure-free outcomes. CONCLUSIONS: In neocortical epilepsy, MEG ECD clusters correlated with SDEEG IOZs. Single clusters indicated discrete epileptogenic zones that required complete resection for seizure-free outcome. Multiple clusters necessitated that the multiple or extensive epileptogenic zones be completely identified and delineated by SDEEG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».