Special Report on the Impact of the COVID-19 Pandemic on Clinical EEG and Research and Consensus Recommendations for the Safe Use of EEG
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The global COVID-19 pandemic has affected the economy, daily life, and mental/physical health. The latter includes the use of electroencephalography (EEG) in clinical practice and research. We report a survey of the impact of COVID-19 on the use of clinical EEG in practice and research in several countries, and the recommendations of an international panel of experts for the safe application of EEG during and after this pandemic. METHODS: Fifteen clinicians from 8 different countries and 25 researchers from 13 different countries reported the impact of COVID-19 on their EEG activities, the procedures implemented in response to the COVID-19 pandemic, and precautions planned or already implemented during the reopening of EEG activities. RESULTS: Of the 15 clinical centers responding, 11 reported a total stoppage of all EEG activities, while 4 reduced the number of tests per day. In research settings, all 25 laboratories reported a complete stoppage of activity, with 7 laboratories reopening to some extent since initial closure. In both settings, recommended precautions for restarting or continuing EEG recording included strict hygienic rules, social distance, and assessment for infection symptoms among staff and patients/participants. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic interfered with the use of EEG recordings in clinical practice and even more in clinical research. We suggest updated best practices to allow safe EEG recordings in both research and clinical settings. The continued use of EEG is important in those with psychiatric diseases, particularly in times of social alarm such as the COVID-19 pandemic.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,070 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».