EEG in Suspected Syncope: Do EEGs Ordered by Neurologists Give a Higher Yield?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies have shown that the electroencephalogram (EEG) is of low diagnostic yield in the evaluation of syncope but have not looked at the yield according to referring physician specialty. The goals of this study were to determine if the yield of the EEG is higher when ordered by neurologists and whether EEGs with abnormal findings resulted in any significant change in patient management. METHODS: We retrospectively reviewed the records of the EEGs requested for a clinical diagnosis of syncope, convulsive syncope, loss of consciousness, or falls from 2003 to 2007 at our institution. We obtained further information from the medical record of patients with an abnormal EEG. RESULTS: Of 517 EEGs meeting our inclusion criteria, only 57 (11.0%) were read as abnormal. No EEG was positive for epileptiform activity and only 9 (1.6%) showed potentially epileptic activity. EEGs ordered by neurologists did not have a higher yield compared to non-neurologists. Five abnormal EEGs resulted in further investigations being ordered. One patient was ultimately started on phenytoin. CONCLUSIONS: EEGs requested for the evaluation of patients with suspected syncope have an extremely low diagnostic yield and do not significantly alter the management of the patients, regardless of the specialty of the referring physician.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».