Residual Seizure Rate of Intermittent Inpatient EEG Compared to a Continuous EEG Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subclinical seizures are common in hospitalized patients and require electroencephalography (EEG) for detection and intervention. At our institution, continuous EEG (cEEG) is not available, but intermittent EEGs are subject to constant live interpretation. As part of quality improvement (QI), we sought to estimate the residual missed seizure rate at a typical quaternary Canadian health care center without cEEG. METHODS: We calculated residual risk percentages using the clinically validated 2HELPS2B score to risk-stratify EEGs before deriving a risk percentage using a MATLAB calculator which modeled the risk decay curve for each recording. We generated a range of estimated residual seizure rates depending on whether a pre-cEEG screening EEG was simulated, EEGs showing seizures were included, or repeat EEGs on the same patient were excluded. RESULTS: Over a 4-month QI period, 499 inpatient EEGs were scored as low (n = 125), medium (n = 123), and high (n = 251) seizure risk according to 2HELPS2B criteria. Median recording duration was 1:00:06 (interquartile range, IQR 30:40-2:21:10). The model with highest residual seizure rate included recordings with confirmed electrographic seizures (median 20.83%, IQR 20.6-26.6%), while the model with lowest residual seizure rate was in seizure-free recordings (median 10.59%, IQR 4%-20.6%). These rates were significantly higher than the benchmark 5% miss-rate threshold set by 2HELPS2B (p<0.0001). CONCLUSIONS: We estimate that intermittent inpatient EEG misses 2-4 times more subclinical seizures than the 2HELPS2B-determined acceptable 5% seizure miss-rate threshold for cEEG. Future research is needed to determine the impact of potentially missed seizures on clinical care.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».