Seizure frequency discrepancy between subjective and objective ictal electroencephalography data in dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies of epilepsy in veterinary medicine use subjective data (eg, caregiver-derived histories) to determine seizure frequency. Conversely, in people, objective data from electroencephalography (EEG) are mainly used to diagnose epilepsy, measure seizure frequency and evaluate efficacy of antiseizure drugs. These EEG data minimize the possibility of the underreporting of seizures, a known phenomenon in human epileptology. OBJECTIVE: To evaluate the correlation between reported seizure frequency and EEG frequency of ictal paroxysmal discharges (PDs) and to determine whether seizure underreporting phenomenon exists in veterinary epileptology. ANIMALS: Thirty-three ambulatory video-EEG recordings in dogs showing ≥1 ictal PD, excluding dogs with status epilepticus. METHODS: Retrospective observational study. Ictal PDs were counted manually over the entire recording to obtain the frequency of EEG seizures. Caregiver-reported seizure frequency from the medical record was categorized into weekly, daily, hourly, and per minute seizure groupings. The Spearman rank test was used for correlation analysis. RESULTS: values comparing history against various seizure types were: 0.36 for motor seizures and 0.37 for nonmotor (absence) seizures. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: A weak correlation was found between the frequency of reported seizures from caregivers (subjective data) and ictal PDs on EEG (objective data). Subjective data may not be reliable enough to determine true seizure frequency given the discrepancy with EEG-confirmed seizure frequency. Confirmation of the seizure underreporting phenomenon in dogs by prospective study should be carried out.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».