MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2708584450 · doi:10.1111/ejn.13628

Interictal oscillations and focal epileptic disorders

2017· review· en· W2708584450 sur OpenAlexafffund
Maxime Lévesque, Pariya Salami, Zahra Shiri, Massimo Avoli

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSavoy FoundationCURE Childhood Cancer
Mots-clésIctalEpilepsyNeurosciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuronal network oscillations represent a main feature of the brain activity recorded in the EEG under normal and pathological conditions such as epilepsy. Specific oscillations occur between seizures in patients and in animal models of focal epilepsy, and thus, they are termed interictal. According to their shape and intrinsic signal frequency, interictal oscillations are classified as spikes and high-frequency oscillations (HFOs). Interictal spikes are recorded in the 'wideband' EEG signal and consist of large-amplitude events that usually last less than 1 s; HFOs, in contrast, are extracted by amplifying the appropriately filtered EEG signal and are usually categorized as ripples (80-200 Hz) and fast ripples (250-500 Hz). Interictal spikes and HFOs are used in clinical practice to localize the seizure onset zone in focal epileptic disorders, which is fundamental for performing successful surgical interventions in epileptic patients not responding to anti-epileptic drug therapy. Both types of interictal oscillations have been widely studied in animal models of focal epilepsy to identify the mechanisms underlying their generation as well as to establish their role in ictogenesis and epileptogenesis. In this review, we will address the cellular mechanisms underlying the generation of interictal spikes and HFOs in animal models of epileptiform synchronization and of focal epilepsy. Moreover, we will highlight in vitro and in vivo evidence indicating that these interictal oscillations mirror specific, dynamic changes in neuronal network excitability causing seizure generation (i.e. ictogenesis) and leading to a chronic epileptic condition (i.e. epileptogenesis).

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,242
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of NeuroscienceMême sujetNeuroscience and Neuropharmacology ResearchTravaux en français237 207