Multicentre analysis of seizure outcome predicted by removal of high-frequency oscillations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».