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Enregistrement W4404282627 · doi:10.1093/brain/awae361

Multicentre analysis of seizure outcome predicted by removal of high-frequency oscillations

2024· article· en· W4404282627 sur OpenAlexafffund
Vasileios Dimakopoulos, Jean Gotman, Petr Klimeš, Nicolás von Ellenrieder, Garnett Smith, S. Gliske, Margarita Maltseva, Minette Manalo, Martin Pail, Milan Brázdil, Dorien van Blooijs, Maryse Van ’t Klooster, Sarah Johnson, Samantha Laboy, Debora Ledergerber, Lukas Imbach, Christos Papadelis, Michael R. Sperling, Maeike Zijlmans, Jan Cimbálník, Julia Jacobs, William C. Stacey, Birgit Frauscher, Johannes Sarnthein

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeDoris Duke Charitable FoundationMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyUniversität ZürichEuropean CommissionHealth~HollandNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean Research CouncilNorges IdrettshøgskoleNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAlexander S. Onassis Public Benefit FoundationCanadian Institutes of Health ResearchNational Science Foundation
Mots-clésIctalEpilepsyEpilepsy surgeryMedicineResectionElectroencephalographyObservational studySurgeryPsychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In drug-resistant focal epilepsy, planning surgical resection can involve presurgical intracranial EEG (iEEG) recordings to detect seizures and other iEEG patterns to improve postsurgical seizure outcome. We hypothesized that resection of tissue generating interictal high-frequency oscillations (HFOs, 80-500 Hz) in the iEEG predicts surgical outcome. In eight international epilepsy centres, iEEG was recorded during the presurgical evaluation of patients. The patients were of all ages, had epilepsy of all types, and underwent surgical resection of a single focus aiming at seizure freedom. In a prospective analysis, we applied a fully automated definition of HFO that was independent of the dataset. Using an observational cohort design that was blinded to postsurgical seizure outcome, we analysed HFO rates during non-rapid-eye-movement sleep. If channels had consistently high rates over multiple epochs, they were labelled the 'HFO area'. After HFO analysis, centres provided the electrode contacts located in the resected volume and the seizure outcome at follow-up ≥24 months after surgery. The study was registered at www.clinicaltrials.gov (NCT05332990). We received 160 iEEG datasets. In 146 datasets (91%), the HFO area could be defined. The patients with a completely resected HFO area were more likely to achieve seizure freedom in comparison to those without [odds ratio 2.61, 95% confidence interval (CI) 1.15-5.91, P = 0.02]. Among seizure-free patients, the HFO area was completely resected in 31 and not completely resected in 43. Among patients with recurrent seizures, the HFO area was completely resected in 14 and not completely resected in 58. When predicting seizure freedom, the negative predictive value of the HFO area (68%, CI 52-81) was higher than that for the resected volume as a predictor by itself (51%, CI 42-59, P = 4 × 10-5). The sensitivity and specificity for complete HFO area resection were 0.88 (CI 0.72-0.98) and 0.39 (CI 0.25-0.54), respectively, and the area under the curve was 0.83 (CI 0.58-0.97), indicating good predictive performance. In a blinded cohort study from independent epilepsy centres, applying a previously validated algorithm for HFO marking without the need for adjusting to new datasets allowed us to validate the clinical relevance of HFOs to plan the surgical resection.

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)0,000
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations25
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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