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Enregistrement W2146251680 · doi:10.1093/brain/awn351

High frequency oscillations in intracranial EEGs mark epileptogenicity rather than lesion type

2009· article· en· W2146251680 sur OpenAlexafffund
Julia Jacobs, Pierre LeVan, Claude-Édouard Châtillon, André Olivier, François Dubeau, Jean Gotman

Notice bibliographique

RevueBrain · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLesionEpilepsyCortical dysplasiaElectroencephalographyAtrophyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High frequency oscillations (HFOs) called ripples (80-250 Hz) and fast ripples (FR, 250-500 Hz) can be recorded from intracerebral EEG macroelectrodes in patients with intractable epilepsy. HFOs occur predominantly in the seizure onset zone (SOZ) but their relationship to the underlying pathology is unknown. It was the aim of this study to investigate whether HFOs are specific to the SOZ or result from pathologically changed tissue, whether or not it is epileptogenic. Patients with different lesion types, namely mesial temporal atrophy (MTA), focal cortical dysplasia (FCD) and nodular heterotopias (NH) were investigated. Intracranial EEG was recorded from depth macroelectrodes with a sampling rate of 2000 Hz. Ripples (80-250 Hz) and Fast Ripples (250-500 Hz) were visually marked in 12 patients: five with MTA, four with FCD and three with NH. Rates of events were statistically compared in channels in four areas: lesional SOZ, non-lesional SOZ, lesional non-SOZ and non-lesional non-SOZ. HFO rates were clearly more linked to the SOZ than to the lesion. They were highest in areas in which lesion and SOZ overlap, but in patients with a SOZ outside the lesion, such as in NHs, HFO rates were clearly higher in the non-lesional SOZ than in the inactive lesions. No specific HFO pattern could be identified for the different lesion types. The findings suggest that HFOs represent a marker for SOZ areas independent of the underlying pathology and that pathologic tissue changes alone do not lead to high rates of HFOs.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations336
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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