High-Frequency Oscillations in the Scalp EEG of Intensive Care Unit Patients With Altered Level of Consciousness
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In comatose patients, distinguishing between nonconvulsive status epilepticus and diffuse structural or metabolic encephalopathies is often challenging. Both conditions can generate periodic discharges on EEG with similar morphology and periodicity. We investigated the occurrence of high-frequency oscillations-potential biomarkers of epileptogenesis-on scalp EEG of comatose patients with periodic discharges in the EEG. METHODS: Fifteen patients were included. Patients were divided into three groups, according to underlying etiology: Group 1, seizure related; group 2, structural; group 3, nonstructural. EEG recordings were compared with respect to the presence and rates of gamma (30-80 Hz) and ripples (80-250 Hz). RESULTS: Patients were 23 to 106 years old (median, 68 years); 60% were female. 206 channels were eligible for analysis (median, 15 channels/patient). Overall, 43% of channels showed gamma, and 24% had ripples. Group 2 showed the highest proportion of channels with gamma (47%), followed by group 1 (38%) and group 3 (36%). Mean gamma rates were higher in group 2 (4.65 gamma/min/channel) than in group 1 (1.52) and group 3 (1.44) (P < 0.001). Group 2 showed the highest proportion of channels with ripples (29.2%), followed by group 1 (15%) and group 3 (24.2%). Mean ripple rates were higher in group 2 (5.09 ripple/min/channel) than in group 1 (0.96) and group 3 (0.83) (P < 0.001). CONCLUSIONS: Fast oscillations, including high-frequency oscillations, can be detected in scalp EEG of patients with altered consciousness. High rates of fast activity may suggest an underlying structural brain lesion. Future studies are needed to determine whether fast oscillations in the setting of acute/subacute brain lesions are a biomarker of subsequent development of human epilepsy.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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)
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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