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Enregistrement W3043589371 · doi:10.1177/1535759720934852

Intracranial EEG in the 21st Century

2020· article· en· W3043589371 sur OpenAlexaff
Barbara C. Jobst, Fabrice Bartoloméi, Beate Diehl, Birgit Frauscher, Philippe Kahane, Lorella Minotti, Ashwini Sharan, Nastasia Tardy, Gregory A. Worrell, Jean Gotman

Notice bibliographique

RevueEpiliepsy currents/Epilepsy currents · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStereoelectroencephalographyIctalElectroencephalographyEpilepsyEpilepsy surgeryNeuroimagingNeuroscienceMagnetic resonance imagingMedicinePsychologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intracranial electroencephalography (iEEG) has been the mainstay of identifying the seizure onset zone (SOZ), a key diagnostic procedure in addition to neuroimaging when considering epilepsy surgery. In many patients, iEEG has been the basis for resective epilepsy surgery, to date still the most successful treatment for drug-resistant epilepsy. Intracranial EEG determines the location and resectability of the SOZ. Advances in recording and implantation of iEEG provide multiple options in the 21st century. This not only includes the choice between subdural electrodes (SDE) and stereoelectroencephalography (SEEG) but also includes the implantation and recordings from microelectrodes. Before iEEG implantation, especially in magnetic resonance imaging -negative epilepsy, a clear hypothesis for seizure generation and propagation should be based on noninvasive methods. Intracranial EEG implantation should be planned by a multidisciplinary team considering epileptic networks. Recordings from SDE and SEEG have both their advantages and disadvantages. Stereo-EEG seems to have a lower rate of complications that are clinically significant, but has limitations in spatial sampling of the cortical surface. Stereo-EEG can sample deeper areas of the brain including deep sulci and hard to reach areas such as the insula. To determine the epileptogenic zone, interictal and ictal information should be taken into consideration. Interictal spiking, low frequency slowing, as well as high frequency oscillations may inform about the epileptogenic zone. Ictally, high frequency onsets in the beta/gamma range are usually associated with the SOZ, but specialized recordings with combined macro and microelectrodes may in the future educate us about onset in higher frequency bands. Stimulation of intracranial electrodes triggering habitual seizures can assist in identifying the SOZ. Advanced computational methods such as determining the epileptogenicity index and similar measures may enhance standard clinical interpretation. Improved techniques to record and interpret iEEG may in the future lead to a greater proportion of patients being seizure free after epilepsy surgery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations131
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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