Outpatient ambulatory EEG as an option for epilepsy surgery evaluation instead of inpatient EEG telemetry
Notice bibliographique
Résumé
Outpatient ambulatory EEG is more cost-effective than inpatient EEG telemetry and may provide adequate seizure localization in a presurgical evaluation. A 51-year-old right-handed male had been unable to work or drive since the age of 35 due to intractable partial onset epilepsy. A 72-hour outpatient ambulatory EEG recorded 18 seizures from the right temporal region. No epileptiform activity was seen in the left hemisphere. Magnetic resonance imaging showed right mesial temporal sclerosis as well as an area of encephalomalacia at the medial inferior right temporal lobe. Neuropsychological assessment found that the patient was a good neurosurgery candidate. At this point, the patient was considered to be a candidate for a right temporal lobectomy. A standard right temporal lobectomy was performed. The patient has been seizure-free for 10 months after the surgery. Follow-up EEGs show no epileptiform activity. The patient is preparing to go back to work, and his driver's license was reinstated 9 months postsurgery. Neuropsychological reassessment is pending, but no apparent change in cognition has been noticed by the patient or his family. Cases with a high congruence between diagnostic imaging and the EEG abnormalities identified in the portable EEG may provide enough information regarding seizure frequency and localization to eliminate the need for inpatient EEG telemetry in the evaluation of patients for epilepsy surgery. We believe that the use of aEEG in preoperative planning should be restricted to cases of TLE and to patients with a high frequency of seizures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».