Electroencephalography: electrode arrays in dogs
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalography (EEG) is the gold standard for confirming epileptic seizures in both human and veterinary patients. Despite idiopathic epilepsy being one of the most common neurological conditions in dogs, our understanding of it in veterinary medicine lags that in human medicine. The relative underuse of EEG in dogs with seizures has potential causes including practical issues, financial concerns, lack of training/equipment, and questions of clinical value. This technological underuse may lead to, or result from, major gaps in our understanding of EEG in veterinary patients. This underutilization of EEG is of significant clinical relevance because the diagnosis of specific epilepsy syndromes in humans guides the treatment, namely pharmacological, dietary, or surgical. These epilepsy syndromes are diagnosed based on several factors, one of which is the characteristic electrical brain activity on EEG. The aim of this narrative literature review was to highlight the study of cortical brain activity to improve our understanding of EEG in veterinary medicine. Specifically, the utility of EEG with focus on the existing proposed electrode arrays and their current supporting evidence. A recent survey study confirmed that a variety of canine EEG protocols are concurrently in use, including diverse electrode arrays. By comparison, in humans there is a standardized 10-20 electrode array, with average localization error of 13-17 mm depending on the number of placed electrodes on the scalp. We offer a review of the factors that would contribute to the ideal canine EEG electrode array highlighting areas for improvement and future validation. This proposed level of understanding will facilitate the identification of cortical seizure foci with a known degree of error, paving the way for non-pharmaceutical interventions like epilepsy surgeries.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».