D.04 Validating StatNet EEG as a reliable and effective tool in the Diagnosis of Non-Convulsive Status Epilepticus after hours
Notice bibliographique
Résumé
Background: NCSE dramatically increases morbidity and mortality. It is clinically subtle, which makes it difficult to diagnose without EEG. StatNet EEG provides a quick alternative to conventional EEG, which is often unavailable after hours. Methods: Each patient received a StatNet EEG by a neurology resident and a conventional EEG by an EEG technologist. Blinded studies were compared for delay between the studies, setup time, artifact, and abnormality detection using conventional EEG as controls. Nonparametric Mann-Whitney two-sample T-test was used. Results are expressed in mean minutes +/- SD. Kappa score assessed inter-observer reliability. Results: 19 patients were collected. Two StatNet EEGs were not interpretable and excluded. The mean delay between studies was 26h53min. Electrode placement is significantly shorter: 13:14±5:24 StatNet EEG vs 18:07±5:35 conventional EEG (p=0.02). Conclusions: There is high inter-rater reliability between the conventional and StatNet EEG groups (table 1) demonstrating that StatNet is a reliable and effective tool, aiding in early recognition and management of NCSE.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».