Ictal onset on intracranial <scp>EEG</scp>: Do we know it when we see it? State of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A major limitation of intracranial electroencephalography (iEEG) is recording from a confined region. This may falsely localize seizure onset if the distinction between ictal onset zone, proximity, and spread is unclear, or if the ictal rhythm is not clearly identified. Delineation of the ictal onset zone is crucial for surgical success. We appraised the evidence to determine whether specific iEEG ictal patterns are associated with the ictal onset zone. METHODS: We searched Embase for articles in English until September 30, 2014, with MeSH keywords related to intracranially implanted electrodes and seizures. Two authors independently screened abstracts, reviewed full text articles, and abstracted data. The association between seizure outcome and type of ictal onset pattern (IOP), and its extent, location, and spread were explored visually or by univariate analysis when sufficient data were provided. Methodologic quality of each study was assessed. RESULTS: We reviewed 1,987 abstracts from which 21 articles were analyzed. Fifteen IOPs were reported. Low frequency high amplitude repetitive spiking (LFRS) was the most frequently reported IOP by studies that dealt with mesial temporal lobe epilepsy (mTLE) and investigated with depth electrodes. In neocortical epilepsy, low voltage fast activity (LVFA) was the most commonly described IOP. Delta activity was an infrequently reported IOP and was described mostly as a spread pattern. SIGNIFICANCE: LFRS is associated with good surgical outcome in mTLE and has a strong relation with mesial temporal pathology and its severity. LVFA is associated with neocortical temporal epilepsy and focal LVFA is associated with better surgical outcome. Electrodecrement may be associated with regional or widespread onsets. Rhythmic delta is a propagation rhythm rather than an IOP. Focal IOPs and slower propagation times are associated with better outcomes. The quality of the studies is suboptimal and there are methodological problems. Interobserver agreement is poorly documented.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».