P.060 Utility analysis of continuous video EEG (cvEEG) monitoring during the treatment of hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) in the NICU
Notice bibliographique
Résumé
Background: Therapeutic hypothermia (TH) improves the outcome in HIE but cvEEG is vital to detect any seizures that occur. Unfortunately, the costs associated with cvEEG can make it impractical. We studied outcomes in TH with the objective of optimizing the length of cvEEG required. Methods: Term infants with HIE were treated with 72 h of TH followed by 6 h of rewarming. cvEEG reports were quantified (background, sharp transients, seizures) and compared with pre and post-cooling variables to determine whether risk stratification was possible. Results: 25/78 infants had seizures during the TH, however, most seizures occurred early, with 7 infants seizing prior to cooling and 15 having their first seizure within 24h. Only 3 infants had their first seizure between 24-48h and none were recorded after. Novel seizures after 24h were brief and did not require treatment. EEG variables such as frequent sharp transients and first seizures within 24h were correlated with MRI abnormalities. Conclusions: For the majority of infants undergoing TH, 24h of cvEEG may be sufficient with few infants requiring longer than 48h. A combination of clinical variables (abnormal neurological exam) and EEG traits (frequency of discharges, seizures) can help to decide on the likelihood of seizures and length of EEG recording needed.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».