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Enregistrement W2082136405 · doi:10.1212/01.wnl.0000125184.88797.62

Detection of electrographic seizures with continuous EEG monitoring in critically ill patients

2004· review· en· W2082136405 sur OpenAlexaff
Jan Claassen, Stephan A. Mayer, Robert Kowalski, Ronald G. Emerson, Lawrence J. Hirsch

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyMedicineElectroencephalographySubclinical infectionComa (optics)Odds ratioAnesthesiaLogistic regressionInternal medicinePediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify patients most likely to have seizures documented on continuous EEG (cEEG) monitoring and patients who require more prolonged cEEG to record the first seizure. METHODS: Five hundred seventy consecutive patients who underwent cEEG monitoring over a 6.5-year period were reviewed for the detection of subclinical seizures or evaluation of unexplained decrease in level of consciousness. Baseline demographic, clinical, and EEG findings were recorded and a multivariate logistic regression analysis performed to identify factors associated with 1) any EEG seizure activity and 2) first seizure detected after >24 hours of monitoring. RESULTS: Seizures were detected in 19% (n = 110) of patients who underwent cEEG monitoring; the seizures were exclusively nonconvulsive in 92% (n = 101) of these patients. Among patients with seizures, 89% (n = 98) were in intensive care units at the time of monitoring. Electrographic seizures were associated with coma (odds ratio [OR] 7.7, 95% CI 4.2 to 14.2), age <18 years (OR 6.7, 95% CI 2.8 to 16.2), a history of epilepsy (OR 2.7, 95% CI 1.3 to 5.5), and convulsive seizures during the current illness prior to monitoring (OR 2.4, 95% CI 1.4 to 4.3). Seizures were detected within the first 24 hours of cEEG monitoring in 88% of all patients who would eventually have seizures detected by cEEG. In another 5% (n = 6), the first seizure was recorded on monitoring day 2, and in 7% (n = 8), the first seizure was detected after 48 hours of monitoring. Comatose patients were more likely to have their first seizure recorded after >24 hours of monitoring (20% vs 5% of noncomatose patients; OR 4.5, p = 0.018). CONCLUSIONS: CEEG monitoring detected seizure activity in 19% of patients, and the seizures were almost always nonconvulsive. Coma, age <18 years, a history of epilepsy, and convulsive seizures prior to monitoring were risk factors for electrographic seizures. Comatose patients frequently required >24 hours of monitoring to detect the first electrographic seizure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 170
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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