Audit of EEG Reporting Temporal Abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To ensure the overall quality of our electroencephalogram (EEG) laboratory, we decided to perform an audit of EEGs interpreted at our institution, focusing initially on EEGs reporting temporal abnormalities. METHODS: Reports of all EEGs performed between January 1st and June 30th, 2006 were reviewed in order to identify tracings mentioning abnormalities in the temporal regions. These records were then independently reviewed by two epileptologists on two distinct occasions, separated by an interval of at least six months. If the recording was considered normal after this process, the cause for misinterpretation was identified and the patient's chart was reviewed to determine if he was epileptic or not based on available evidence until June 2009. RESULTS: In the first half of 2006, 143 out of 773 EEGs mentioned temporal abnormalities (18.5%). In general, intra- and interrater agreement ratios between our two epileptologists were moderate to substantial for normality, presence of epileptic activity and presence of slowing. Forty-five recordings (31.5%) were reported as normal independently by them on two distinct sittings six months apart. The most common causes for misinterpretation were the presence of benign epileptiform variants, normal sharply contoured patterns of somnolence or hyperventilation. Chart review confirmed that most were non-epileptic patients (60% non-epileptic, 27% epileptic, 13% unknown). CONCLUSION: Moderate to substantial intra- and interrater agreement as well as frequent misinterpretation of physiological variants indicate that some corrective measures need to be implemented to improve the consistency of EEG interpretation amongst our group of electroencephalographers.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».