Paroxysmal slow wave events predict epilepsy following a first seizure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Management of a patient presenting with a first seizure depends on the risk of additional seizures. In clinical practice, the recurrence risk is estimated by the treating physician using the neurological examination, brain imaging, a thorough history for risk factors, and routine scalp electroencephalogram (EEG) to detect abnormal epileptiform activity. The decision to use antiseizure medication can be challenging when objective findings are missing. There is a need for new biomarkers to better diagnose epilepsy following a first seizure. Recently, an EEG-based novel analytical method was reported to detect paroxysmal slowing in the cortical network of patients with epilepsy. The aim of our study is to test this method's sensitivity and specificity to predict epilepsy following a first seizure. METHODS: We analyzed interictal EEGs of 70 patients admitted to the emergency department of a tertiary referral center after a first seizure. Clinical data from a follow-up period of at least 18 months were available. EEGs of 30 healthy controls were also analyzed and included. For each EEG, we applied an automated algorithm to detect paroxysmal slow wave events (PSWEs). RESULTS: Of patients presenting with a first seizure, 40% had at least one additional recurring seizure and were diagnosed with epilepsy. Sixty percent did not report additional seizures. A significantly higher occurrence of PSWEs was detected in the first interictal EEG test of those patients who were eventually diagnosed with epilepsy. Conducting the EEG test within 72 h after the first seizure significantly increased the likelihood of detecting PSWEs and the predictive value for epilepsy up to 82%. SIGNIFICANCE: The quantification of PSWEs by an automated algorithm can predict epilepsy and help the neurologist in evaluating a patient with a first seizure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».