Hyperventilation‐induced High‐amplitude Rhythmic Slowing with Altered Awareness: A Video‐EEG Comparison with Absence Seizures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hyperventilation-induced high-amplitude rhythmic slowing (HIHARS) in children may be associated with clinical episodes of altered awareness. The presence of automatisms has been proposed as a distinguishing feature that helps to differentiate absence seizures from nonepileptic causes of decreased responsiveness. This retrospective, controlled, video-EEG study compared the clinical characteristics of episodes of HIHARS with loss of awareness with those of absence seizures. METHODS: The database of a tertiary Children's Hospital was searched for patients studied between April 1993 and April 1997 who had at least one episode of HIHARS with loss of awareness. The absence control group was obtained by selecting the next patient, after an HIHARS study subject, who met the following criteria: (a) had at least one absence seizure occurred during hyperventilation in the EEG recording, and (b) had a diagnosis of idiopathic generalized epilepsy. The video-EEG and medical histories of all patients were reviewed and summarized. RESULTS: We reviewed video-EEG recordings of 77 episodes of HIHARS with loss of awareness from 22 children and 107 absence seizures during hyperventilation from 22 children. Eye opening and eyelid flutter were seen more frequently in absence seizures, whereas fidgeting, smiling, and yawning occurred more frequently during HIHARS episodes. Arrest of activity, staring, and oral and manual automatisms were observed in both groups. CONCLUSIONS: Automatisms are common in both HIHARS and absence seizures. Yawning, smiling, and particularly fidgeting occur more commonly and eye opening and eyelid flutter less commonly in HIHARS. However, episodes of HIHARS with loss of awareness clinically mimic absence seizures, and these conditions can be distinguished reliably only by EEG.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».