Evaluating the Development of a SPECT Protocol in a Canadian Epilepsy Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional neuroimaging can address some challenges of seizure localization, and sometimes preclude the need for EEG recording using intracranial electrodes. Ictal Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) has developed into an important tool in the presurgical evaluation of patients with medically-intractable localization-related epilepsy. The purpose of the study was to determine whether the development of a programme using trained nurses to perform ictal injections enabled a more efficient delivery of radiopharmaceuticals and therefore a greater sensitivity and specificity of outcome. METHODS: In our epilepsy unit, nursing staff inject 99mTc-HMPAO at bedside, during or at seizure onset. Brain SPECT is performed later on a gamma camera. RESULTS: Since the implementation of the new protocol (February 2005), 57 scans have been performed: 22 ictal and 35 interictal. Latency of ictal injection was found to be 5-40 seconds (mean 19.7 sec, standard deviation (SD) 10.4). Only 20% of reconstituted radiopharmaceutical vials were not used. Contamination rate was nil. Sixty three percent of SPECT studies were concordant with standard presurgical evaluation. CONCLUSION: The latency of injections and the percentage of unused vials indicated an efficient and effective protocol compared to the literature. Our results show that ictal SPECT can be a safe, noninvasive procedure performed on a routine basis in the epilepsy unit when appropriately trained support staff are incorporated into a structured multidisciplinary programme.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».