EEG Reactivity Evaluation Practices for Adult and Pediatric Hypoxic-Ischemic Coma Prognostication in North America
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to assess the variability in EEG reactivity evaluation practices during cardiac arrest prognostication. METHODS: A survey of institutional representatives from North American academic hospitals participating in the Critical Care EEG Monitoring Research Consortium was conducted to assess practice patterns involving EEG reactivity evaluation. This 10-question multiple-choice survey evaluated metrics related to technical, interpretation, personnel, and procedural aspects of bedside EEG reactivity testing and interpretation specific to cardiac arrest prognostication. One response per hospital was obtained. RESULTS: Responses were received from 25 hospitals, including 7 pediatric hospitals. A standardized EEG reactivity protocol was available in 44% of centers. Sixty percent of respondents believed that reactivity interpretation was subjective. Reactivity bedside testing always (100%) started during hypothermia and was performed daily during monitoring in the majority (71%) of hospitals. Stimulation was performed primarily by neurodiagnostic technologists (76%). The mean number of activation procedures modalities tested was 4.5 (SD 2.1). The most commonly used activation procedures were auditory (83.3%), nail bed pressure (63%), and light tactile stimuli (63%). Changes in EEG amplitude alone were not considered consistent with EEG reactivity in 21% of centers. CONCLUSIONS: There is substantial variability in EEG reactivity evaluation practices during cardiac arrest prognostication among North American academic hospitals. Efforts are needed to standardize protocols and nomenclature according with national guidelines and promote best practices in EEG reactivity evaluation.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».