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Enregistrement W4377220533 · doi:10.1002/brb3.3091

Quantitative EEG as a diagnostic and prognostic tool in hemispheric stroke patients undergoing type A aortic dissection surgery

2023· article· en· W4377220533 sur OpenAlexaboutno aff
Y. Wang, Wen‐xue Liu, Yi Jiang, Shan Lu, Yongqing Cheng, Yang Chen, Dongjin Wang

Notice bibliographique

RevueBrain and Behavior · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing UniversityGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésStroke (engine)MedicineConfidence intervalElectroencephalographyOdds ratioCardiologyQuantitative electroencephalographyLogistic regressionInternal medicineArea under the curveAortic dissectionLateralization of brain functionAudiologyAortaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The diagnostic and prognostic value of quantitative electroencephalogram (qEEG) parameters, specifically the symmetry of amplitude-integrated electroencephalography (aEEG) and relative band power (RBP), in the postoperative stroke of the cerebral hemisphere following type A aortic dissection, remains an area of inquiry. METHODS: We analyzed and processed 56 patients with type A aortic dissection who underwent bedside qEEG monitoring and analyzed the qEEG indices, brain CT, and clinical data of these patients. qEEG (symmetry of aEEG and RBP, and affected/unaffected hemisphere) indices were analyzed at discharge and 60 days after discharge. RESULTS: A total of 56 patients were studied. The 60-day mortality rate was 12.5%. The affected hemisphere's diagnosis and mortality after 1-year follow-up were evaluated, and RBP beta demonstrated the highest area under the curve values with 95% confidence intervals (CI) of .849 (95% CI: .771-.928) and .91 (95% CI: .834-.986), respectively. According to the results of the logistic regression analysis, we have identified the strongest predictors for cerebral hemisphere stroke and 1-year mortality in stroke patients. Specifically, aEEGmin exhibited the highest predictive power with an odds ratio (OR) of .735 for cerebral hemisphere stroke, whereas DTABR was confirmed as one of the strongest predictors with an OR of 1.619 for 1-year mortality in stroke patients, indicating a high level of reliability. Spearman correlation coefficients showed that aEEGmax and aEEGmin were positively correlated with Alberta Stroke Program Early CT Score (aEEGmax: rho = .50, p < .001; aEEGmin: rho = .44, p < .001). CONCLUSIONS: QEEG has been proven to be a sensitive indicator for monitoring brain function and can be monitored continuously. It can help clinicians detect and treat these patients early and improve long-term prognosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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