Diagnostic utility of specific abnormal EEG patterns in children for determining epilepsy phenotype and presence of structural brain abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Estimate sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of EEG findings: centrotemporal spikes, photoparoxysmal response, asymmetric photic driving, and asymmetric sleep spindles, for epilepsy phenotype and presence of structural brain abnormalities. Methods: In this case-control study we reviewed children referred for EEG over a 4-year period, with at least one of centrotemporal spikes, photoparoxysmal response, asymmetric photic driving, or asymmetric sleep spindles. This cohort was analyzed in combination with a research database of pediatric patients with seizures. Results: Centrotemporal spikes had 100% sensitivity for childhood epilepsy with centrotemporal spikes or atypical childhood epilepsy with centrotemporal spikes, but lower specificity (70%) and PPV (58%). Photoparoxysmal response had high specificity (92%) and NPV (92%) for genetic generalized epilepsy. Asymmetric photic driving had low sensitivity for structural brain abnormalities (17%), with specificity 80%. In contrast, asymmetric sleep spindles had much higher sensitivity and specificity, 44% and 97%, respectively. Conclusions: Although centrotemporal spikes are classically associated with childhood epilepsy with centrotemporal spikes, these discharges are seen in other conditions. Photoparoxysmal response is highly indicative of a genetic generalized epilepsy, though may be seen in other epilepsy phenotypes. Relative attenuation of sleep spindles is a more reliable indicator of structural brain malformation than asymmetric photic driving. Significance: The quantitative diagnostic utility of EEG findings should be considered when incorporating these results into clinical decision-making.
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 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) | 0,000 | 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 ».