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Enregistrement W2059624626 · doi:10.1089/neu.2006.0146

Impaired Percent Alpha Variability on Continuous Electroencephalography Is Associated with Thalamic Injury and Predicts Poor Long-Term Outcome after Human Traumatic Brain Injury

2007· article· en· W2059624626 sur OpenAlexaff
Matthew O. Hebb, David L. McArthur, Jeffry R. Alger, Maria Etchepare, Thomas C. Glenn, Marvin Bergsneider, Neil A. Martin, Paul Vespa

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTraumatic brain injuryGlasgow Outcome ScaleElectroencephalographyNeuroimagingInternal medicineGlasgow Coma ScaleProspective cohort studyWhite matterAnesthesiaMagnetic resonance imagingRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous electroencephalography (cEEG) is potentially useful in determining prognosis in patients with traumatic brain injuries (TBI). The objective of this prospective, observational cohort study was to determine if the percent alpha variability (PAV) on cEEG was predictive of outcome following TBI. Injury characteristics were indexed to assess whether lesions in specific cerebral loci were correlated with PAV and patient recovery. Fifty-three TBI patients were studied using cEEG recording and serial neuroimaging. Clinical recovery was assessed at regular intervals in hospital and following discharge. The principal outcome measures included the mean 3-day PAV score, the 7-day PAV pattern, delineation of the anatomical sites of brain injury, and the 6-month clinical outcome, as measured by the Glasgow Outcome Scale (GOS). Significant univariate (p = 0.030) and multivariate (p = 0.008) relations were identified between PAV and GOS scores. PAV offered good discrimination between favorable and unfavorable 6-month outcomes (AUC 0.76) and, with a cutpoint of 0.20, had a sensitivity of 87% and negative predictive value of 82%. Multivariate modeling revealed that injuries of the thalamus (p = 0.009) and basal ganglia (p = 0.016), and the presence of diffuse edema (p = 0.009), were the key anatomical predictors of PAV. Brainstem injuries (p = 0.020) and indicators of diffuse cerebral trauma, such as deep white matter shearing (p = 0.036) and multiple subcortical lesions (p = 0.033), were the principal determinants of 6-month recovery. Inclusion of PAV enhanced the accuracy of prediction models that encompassed a selective combination of clinical and anatomical variables (adjusted R(2) = 0.458, p < 0.001). The two main results of this study are (1) PAV is a sensitive predictor of 6-month clinical outcomes following TBI, and (2) injury to the thalamus is related to impaired PAV. PAV appears best utilized as a functional adjunct to traditional clinical and anatomical predictors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations90
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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