Utility of EEG Activation Procedures in Epilepsy: A Population-Based Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: No previous population-based study has addressed the contribution of activation procedures to the yield of epileptiform abnormalities on serial EEGs. We assessed yield of activation-related epileptiform abnormalities and predictors of finding an activation-related abnormality with multiple EEGs in a population-based study of newly diagnosed epilepsy. METHODS: We used the resources of the Rochester Epidemiology Project to identify 449 residents of Rochester, Minnesota with a diagnosis of newly diagnosed epilepsy at age 1 year or older, between 1960 and 1994, who had at least one EEG. Information on all activation procedures (i.e., sleep, hyperventilation, and photic activation) and seizure/epilepsy characteristics was obtained by comprehensive review of medical records. RESULTS: At the first EEG, the yield of epileptiform abnormalities was greatest for individuals 1 to 19 years of age at diagnosis, for each activation procedure. The yield in patients aged 1 to 19 versus ≥20 years was 21.6% versus 10.3% for sleep, 6.5% versus 3.3% for photic stimulation, and 10.3% versus 5% for hyperventilation. Among young people (aged 1-19 years), sleep was associated with an increased likelihood of finding an activation-related abnormality on any EEG. The likelihood of finding an activation-related abnormality on any EEG was decreased for postnatal symptomatic and for unknown etiology. CONCLUSIONS: Among activation procedures, sleep showed the highest yield of epileptiform abnormalities. There was a low yield for photic stimulation and hyperventilation. Within each activation procedure, younger age at diagnosis had the greatest yield. Sleep is the most effective activation procedure, especially in younger patients, and should be performed when possible.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle