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Enregistrement W2137956415 · doi:10.1016/j.eplepsyres.2015.03.014

Sleep influences the intracerebral EEG pattern of focal cortical dysplasia

2015· article· en· W2137956415 sur OpenAlexafffund
Inês Cordeiro, Nicolás von Ellenrieder, Natalja Zazubovits, François Dubeau, Jean Gotman, Birgit Frauscher

Notice bibliographique

RevueEpilepsy Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMontreal Neurological Institute and HospitalAustrian Science Fund
Mots-clésCortical dysplasiaEpilepsyElectroencephalographyNeuroscienceSleep (system call)MedicinePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Focal cortical dysplasia (FCD) is able to generate an intrinsic pathological EEG activity characterized by a continuous or near-continuous spiking. Different patterns of discharge were described. We examined quantitatively the distribution of the intracerebral FCD patterns in relation to sleep in order to investigate whether this activity is independent of thalamocortical influences. METHODS: We analyzed the first sleep cycle of 5 patients with a diagnosis of FCD type II who underwent combined scalp-intracranial electroencephalography (EEG), and showed an intracranial EEG pattern typical for FCD. Three patterns of FCD intracranial EEG activity were identified in all 5 patients, and visually marked for a maximum of 30min of each stage (wake, N1, N2, N3, REM): spike or polyspike exceeding 2Hz (pattern 1), spike or polyspike interrupted by flat periods below 2Hz (pattern 2) and discharges of >15Hz low-voltage rhythmic activity with regular morphology (pattern 3). After marking, the percentages of the three patterns across the different stages were calculated. RESULTS: The three patterns of FCD were present between 45% and 97% of the total time analyzed. Pattern 1 was the predominant pattern in wakefulness (73-100%), N1 (76-97%) and N2 (58-88.5%) in all patients, and in REM in 4 of 5 patients (91-100%). During N2 and N3, there was an increase in pattern 2 in all patients, becoming the predominant pattern in 3 of the 5 patients during N3 (63-89%). Pattern 3 was rare and only sporadically observed during N2 and N3. Wakefulness and REM sleep showed a similar pattern (pattern 1) with a slight amplitude reduction in REM sleep. SIGNIFICANCE: Despite the presence of an almost continuous discharge, sleep is an important modulator of the pathological EEG patterns found in FCD type II. This might suggest that dysplastic tissue is influenced by the thalamo-cortical control mechanisms involved in the generation of sleep.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations36
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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