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Enregistrement W2909755100 · doi:10.1097/ccm.0000000000003641

How and Whom to Monitor for Seizures in an ICU: A Systematic Review and Meta-Analysis

2019· review· en· W2909755100 sur OpenAlexaboutno aff
Chusak Limotai, Atiporn Ingsathit, Kunlawat Thadanipon, Mark McEvoy, John Attia, Ammarin Thakkinstian

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatus epilepticusMedicineElectroencephalographyMeta-analysisObservational studyOdds ratioEpilepsyPediatricsInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To pool prevalence of nonconvulsive seizure, nonconvulsive status epilepticus, and epileptiform activity detected by different electroencephalography types in critically ills and to compare detection rates among them. DATA SOURCES: MEDLINE (via PubMed) and SCOPUS (via Scopus) STUDY SELECTION:: Any type of study was eligible if studies were done in adult critically ill, applied any type of electroencephalography, and reported seizure rates. Case reports and case series were excluded. DATA EXTRACTION: Data were extracted independently by two investigators. Separated pooling of prevalence of nonconvulsive seizure/nonconvulsive status epilepticus/epileptiform activity and odds ratio of detecting outcomes among different types of electroencephalography was performed using random-effect models. This meta-analysis followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines and also adhered to the Meta-analyses Of Observational Studies in Epidemiology guidelines. Quality of evidence was assessed with the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for observational studies and Cochrane methods for randomized controlled trial studies. DATA SYNTHESIS: A total of 78 (16,707 patients) and eight studies (4,894 patients) were eligible for pooling prevalence and odds ratios. For patients with mixed cause of admission, the pooled prevalence of nonconvulsive seizure, nonconvulsive status epilepticus, either nonconvulsive seizure or nonconvulsive status epilepticus detected by routine electroencephalography was 3.1%, 6.2%, and 6.3%, respectively. The corresponding prevalence detected by continuous electroencephalography monitoring was 17.9%, 9.1%, and 15.6%, respectively. In addition, the corresponding prevalence was high in post convulsive status epilepticus (33.5%, 20.2%, and 32.9%), CNS infection (23.9%, 18.1%, and 23.9%), and post cardiac arrest (20.0%, 17.3%, and 22.6%). The pooled conditional log odds ratios of nonconvulsive seizure/nonconvulsive status epilepticus detected by continuous electroencephalography versus routine electroencephalography from studies with paired data 2.57 (95% CI, 1.11-5.96) and pooled odds ratios from studies with independent data was 1.57 (95% CI, 1.00-2.47). CONCLUSIONS: Prevalence of seizures detected by continuous electroencephalography was significantly higher than with routine electroencephalography. Prevalence was particularly high in post convulsive status epilepticus, CNS infection, and post cardiac arrest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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