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Enregistrement W2501835585 · doi:10.1212/wnl.0000000000003034

Sensitivity of quantitative EEG for seizure identification in the intensive care unit

2016· article· en· W2501835585 sur OpenAlexaff
Hiba A. Haider, Rosana Esteller, Cecil D. Hahn, M. Brandon Westover, Jonathan J. Halford, Jong W. Lee, Mouhsin M. Shafi, Nicolas Gaspard, Susan T. Herman, Elizabeth E. Gerard, Lawrence J. Hirsch, Joshua Andrew Ehrenberg, Suzette M. LaRoche, Nicholas S. Abend, Chinasa Nwankwo, Jeff Politsky, Tobias Loddenkemper, Linda Huh, Jessica L. Carpenter, Stephen Hantus, Jan Claassen, Aatif M. Husain, David Gloss, Eva K. Ritzl, Tennille Gofton, Joshua Goldstein, Sara E. Hocker, Ann Hyslop, Korwyn Williams, Xiuhua Bozarth, Courtney J. Wusthoff, Andres Fernandez, Jerzy P. Szaflarski, Andreas H. Kramer, Brandon Foreman, Pearce Korb, Leslie A. Rudzinski, Rup K. Sainju, Jennifer Hopp, Ram Mani, Kathryn A. Davis, Giridhar P. Kalamangalam, Kan Ding, Mark Quigg, Kevin F. Haas, Adam P. Ostendorf, Deepti Zutshi, Kim Pargeon

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésElectroencephalographySensitivity (control systems)Intensive care unitIdentification (biology)MedicineEpilepsyIntensive care medicinePsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the sensitivity of quantitative EEG (QEEG) for electrographic seizure identification in the intensive care unit (ICU). METHODS: Six-hour EEG epochs chosen from 15 patients underwent transformation into QEEG displays. Each epoch was reviewed in 3 formats: raw EEG, QEEG + raw, and QEEG-only. Epochs were also analyzed by a proprietary seizure detection algorithm. Nine neurophysiologists reviewed raw EEGs to identify seizures to serve as the gold standard. Nine other neurophysiologists with experience in QEEG evaluated the epochs in QEEG formats, with and without concomitant raw EEG. Sensitivity and false-positive rates (FPRs) for seizure identification were calculated and median review time assessed. RESULTS: Mean sensitivity for seizure identification ranged from 51% to 67% for QEEG-only and 63%-68% for QEEG + raw. FPRs averaged 1/h for QEEG-only and 0.5/h for QEEG + raw. Mean sensitivity of seizure probability software was 26.2%-26.7%, with FPR of 0.07/h. Epochs with the highest sensitivities contained frequent, intermittent seizures. Lower sensitivities were seen with slow-frequency, low-amplitude seizures and epochs with rhythmic or periodic patterns. Median review times were shorter for QEEG (6 minutes) and QEEG + raw analysis (14.5 minutes) vs raw EEG (19 minutes; p = 0.00003). CONCLUSIONS: A panel of QEEG trends can be used by experts to shorten EEG review time for seizure identification with reasonable sensitivity and low FPRs. The prevalence of false detections confirms that raw EEG review must be used in conjunction with QEEG. Studies are needed to identify optimal QEEG trend configurations and the utility of QEEG as a screening tool for non-EEG personnel. CLASSIFICATION OF EVIDENCE REVIEW: This study provides Class II evidence that QEEG + raw interpreted by experts identifies seizures in patients in the ICU with a sensitivity of 63%-68% and FPR of 0.5 seizures per hour.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations109
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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