Computer-assisted analysis of routine EEG to identify hidden biomarkers of epilepsy: protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The diagnosis of epilepsy frequently relies on the visual interpretation of the electroencephalogram (EEG) by a neurologist. The hallmark of epilepsy on EEG is the interictal epileptiform discharge (IED). This marker lacks sensitivity: it is only captured in a small percentage of 30-minute routine EEGs in patients with epilepsy. In the past three decades, there has been growing interest in the use of computational methods to analyze the EEG without relying on the detection of IEDs, but none have made it to the clinical practice. We aim to review the diagnostic accuracy of quantitative methods applied to ambulatory EEG analysis to guide the diagnosis and management of epilepsy. Methods The protocol complies with the recommendations for systematic reviews of diagnostic test accuracy by Cochrane. We will search MEDLINE, EMBASE, EBM reviews, IEEE Explore along with grey literature for articles, conference papers and conference abstracts published after 1961. We will include observational studies that present a computational method to analyze the EEG for the diagnosis of epilepsy in adults or children without relying on the identification of IEDs or seizures. The reference standard is the diagnosis of epilepsy by a physician. We will report the estimated pooled sensitivity and specificity, and receiver operating characteristic area-under-the-curve (ROC AUC) for each marker. If possible, we will perform a meta-analysis of the sensitivity and specificity and ROC AUC for each individual marker. We will assess the risk of bias using an adapted QUADAS-2 tool. We will also describe the algorithms used for signal processing, feature extraction and predictive modeling, and comment on the reproducibility of the different studies. Discussion Despite the promise to unveil epileptiform patterns that cannot be seen by the naked eye, computational analysis of ambulatory EEG has not yet been successfully translated to the clinical setting. We hope to produce recommendations for future studies on computer-assisted EEG interpretation for the diagnosis and management of epilepsy. Systematic review registration PROSPERO #292261
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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 | 0,040 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,007 |
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 ».