Educational initiatives and implementation of electroencephalography into the acute care environment: a protocol of a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of electroencephalography (EEG) is currently recommended by the American Clinical Neurophysiology Society for a wide range of indications, including diagnosis of nonconvulsive status epilepticus and evaluation of unexplained disorders of consciousness. Data interpretation usually occurs by expert personnel (e.g., epileptologists, neurophysiologists), with information relayed to the primary care team. However, data cannot always be read in time-sensitive fashion, leading to potential delays in EEG interpretation and patient management. Multiple training programs have recently been described to enable non-experts to rapidly interpret EEG at the bedside. A comprehensive review of these training programs, including the tools used, outcomes obtained, and potential pitfalls, is currently lacking. Therefore, the optimum training program and implementation strategy remain unknown. METHODS: We will conduct a systematic review of descriptive studies, case series, cohort studies, and randomized controlled trials assessing training programs for EEG interpretation by non-experts. Our primary objective is to comprehensively review educational programs in this domain and report their structure, patterns of implementation, limitations, and trainee feedback. Our secondary objective will be to compare the performance of non-experts for EEG interpretation with a gold standard (e.g., interpretation by a certified electroencephalographers). Studies will be limited to those performed in acute care settings in both adult and pediatric populations (intensive care unit, emergency department, or post-anesthesia care units). Comprehensive search strategies will be developed for MEDLINE, EMBASE, WoS, CINAHL, and CENTRAL to identify studies for review. The gray literature will be scanned for further eligible studies. Two reviewers will independently screen the search results to identify studies for inclusion. A standardized data extraction form will be used to collect important data from each study. If possible, we will attempt to meta-analyze the quantitative data. If heterogeneity between studies is too high, we will present meaningful quantitative comparisons of secondary outcomes as per the synthesis without meta-analysis (SWiM) reporting guidelines. DISCUSSION: We will aim to summarize the current literature in this domain to understand the structure, patterns, and pitfalls of EEG training programs for non-experts. This review is undertaken with a view to inform future education designs, potentially enabling rapid detection of EEG abnormalities, and timely intervention by the treating physician. PROSPERO REGISTRATION: Submitted and undergoing review. Registration ID: CRD42020171208 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 tête enseignante, 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 ».