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Enregistrement W2896431753 · doi:10.1111/epi.14587

Heart rate variability measurement in epilepsy: How can we move from research to clinical practice?

2018· review· en· W2896431753 sur OpenAlexafffund
Kenneth A. Myers, Shobi Sivathamboo, Piero Perucca

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesMonash UniversityNational Health and Medical Research CouncilRoyal Melbourne Hospital Neuroscience FoundationMcGill UniversityCitizens United for Research in Epilepsy
Mots-clésEpilepsyClinical PracticePsychologyHeart rate variabilityClinical neurologyMedicineHeart rateNeuroscienceInternal medicinePhysical therapyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective was to critically evaluate the literature surrounding heart rate variability (HRV) in people with epilepsy and to make recommendations as to how future research could be directed to facilitate and accelerate integration into clinical practice. We reviewed relevant HRV publications including those involving human subjects with seizures. HRV has been studied in patients with epilepsy for more than 30 years and, overall, patients with epilepsy display altered interictal HRV, suggesting a shift in autonomic balance toward sympathetic dominance. This derangement appears more severe in those with temporal lobe epilepsy and drug-resistant epilepsy. Normal diurnal variation in HRV is also disturbed in at least some people with epilepsy, but this aspect has received less study. Some therapeutic interventions, including vagus nerve stimulation and antiepileptic medications, may partially normalize altered HRV, but studies in this area are sometimes contradictory. During seizures, the changes in HRV may be complex, but the general trend is toward a further increase in sympathetic overactivity. Research in HRV in people with epilepsy has been limited by inconsistent experimental protocols and studies that are often underpowered. HRV measurement has the potential to aid clinical epilepsy management in several possible ways. HRV may be useful in predicting which patients are likely to benefit from surgical interventions such as vagus nerve stimulation and focal cerebral resection. As well, HRV could eventually have utility as a biomarker of risk for sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). However, at present, the inconsistent measurement protocols used in research are hindering translation into clinical practice. A minimum protocol for HRV evaluation, to be used in all studies involving epilepsy patients, is necessary to eventually allow HRV to become a useful tool for clinicians. We propose a straightforward protocol, involving 5-minute measurements of root mean square of successive differences in wakefulness and light sleep.

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)0,190
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,395
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1900,395
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0120,021
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,129 · 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.

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

Citations107
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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