Proposed Pathway for the Utilization of Pediatric Ambulatory EEG
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The clinical utility of pediatric ambulatory-EEG (A-EEG) has been studied for decades, but limited information exists regarding which variables influence its utility. The authors aimed to evaluate clinical/EEG variables that may influence A-EEG yields and to develop a pathway for A-EEG utilization in children. METHODS: Single-center retrospective review of A-EEGs performed from July 2019 to January 2021 in a tertiary referral center. The primary outcome was whether the A-EEG test successfully answered the referring physician's clinical question or influenced therapy. When it did, the A-EEG test was deemed useful. Clinical and EEG variables were assessed for their ability to predict utility. Further, the literature review generated 10 relevant prior studies whose details were used to generate a pathway for A-EEG utilization in children. RESULTS: One hundred forty-two A-EEG studies were included (mean age 8.8 years, 48% male patients, mean A-EEG duration 33.5 hours). Overall, A-EEG was considered useful in 106 children (75%) but heavily influenced by A-EEG indication. Specifically, it was deemed useful for 94% of patients evaluated for electrical status epilepticus in slow-wave sleep, 92% of those evaluated for interictal/ictal burden, and 63% of those undergoing spell classification. The test indication (P < 0.001), a diagnosis of epilepsy (P = 0.02), and an abnormal routine EEG (P = 0.04) were associated with A-EEG test utility, although the multivariate analysis confirmed the test indication as the only independent outcome predictor of A-EEG. CONCLUSIONS: Pediatric A-EEG is extremely useful for evaluating electrical status epilepticus in slow-wave sleep and interictal/ictal burden and is often helpful for spell classification. Among all clinical and EEG variables analyzed, the test indication was the only independent outcome predictor of obtaining a helpful A-EEG.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».