Prognostic value of the 5-SENSE Score to predict focality of the seizure-onset zone as assessed by stereoelectroencephalography: a prospective international multicentre validation study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Epilepsy surgery is the only curative treatment for patients with drug-resistant focal epilepsy. Stereoelectroencephalography (SEEG) is the gold standard to delineate the seizure-onset zone (SOZ). However, up to 40% of patients are subsequently not operated as no focal non-eloquent SOZ can be identified. The 5-SENSE Score is a 5-point score to predict whether a focal SOZ is likely to be identified by SEEG. This study aims to validate the 5-SENSE Score, improve score performance by incorporating auxiliary diagnostic methods and evaluate its concordance with expert decisions. Methods and analysis: Non-interventional, observational, multicentre, prospective study including 200 patients with drug-resistant epilepsy aged ≥15 years undergoing SEEG for identification of a focal SOZ and 200 controls at 22 epilepsy surgery centres worldwide. The primary objective is to assess the diagnostic accuracy and generalisability of the 5-SENSE in predicting focality in SEEG in a prospective cohort. Secondary objectives are to optimise score performance by incorporating auxiliary diagnostic methods and to analyse concordance of the 5-SENSE Score with the expert decisions made in the multidisciplinary team discussion. Ethics and dissemination: Prospective multicentre validation of the 5-SENSE score may lead to its implementation into clinical practice to assist clinicians in the difficult decision of whether to proceed with implantation. This study will be conducted in accordance with the Tri-Council Policy Statement: Ethical Conduct for Research Involving Humans (2014). We plan to publish the study results in a peer-reviewed full-length original article and present its findings at scientific conferences. Trial registration number: NCT06138808.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».