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Enregistrement W3126820312 · doi:10.1097/wnp.0000000000000825

Prevalence, Risk Factors, and Impact of Preoperative Seizures in Neonates With Congenital Heart Disease

2021· article· en· W3126820312 sur OpenAlexaff
Davide Marini, Linh Ly, Stephanie H. Au‐Young, Vann Chau, Mike Seed, Steven P. Miller, Cecil D. Hahn

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Neurophysiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubclinical infectionConfidence intervalElectroencephalographyCohortHeart diseaseAnesthesiaGreat arteriesCohort studyCardiologyPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to assess the prevalence, risk factors, and impact of electrographic seizures in neonates with complex congenital heart disease before cardiac surgery. METHODS: A cohort of 31 neonates with congenital heart disease monitored preoperatively with continuous video-EEG (cEEG) was first reviewed for electrographic seizure burden and EEG background abnormalities. Second, cEEG findings were correlated with brain MRI and 18-month outcomes. RESULTS: Continuous video-EEG was recorded preoperatively for a median duration of 20.5 hours (range, 2.5-93.5 hours). The five neonates (16%; 95% confidence interval, 5.5% to 34%) with seizures detected on cEEG in the preoperative period had a diagnosis of transposition of the great arteries or similar physiology, detected in four of five postnatally. None of the 157 recorded electrographic seizures had a clinical correlate. The median time to first seizure was 65 minutes (range, 6-300 minutes) after cEEG hookup. The median maximum hourly seizure burden was 12.4 minutes (range, 7-23 minutes). Before the first electrographic seizure, a prolonged interburst interval (>10 seconds) was not associated with seizures (coefficient 1.2; 95% confidence interval, -1.1 to 3.6). MRI brain lesions were three times more common in neonates with seizures. Sharp wave transients on cEEG were associated with delayed opercular development. CONCLUSIONS: In this cohort, preoperative electrographic seizures were common, were all subclinical, and were associated with MRI brain injury and postnatal diagnosis of transposition of the great arteries. The findings motivate further study of the mechanisms of preoperative brain injury, particularly among neonates with a postnatal diagnosis of transposition of the great arteries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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