Paroxysmal cortical slowing linked to drug-resistant epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Paroxysmal slow wave events (PSWEs), defined as electroencephalography (EEG) segments where the median power frequency falls below 6 Hz for ≥5 s, have been shown to predict epilepsy in patients with a first seizure. We evaluated the prevalence and localisation of PSWEs in large independent EEG datasets, exploring their potential as biomarkers for drug-resistant epilepsy (DRE). METHODS: An exploratory analysis used 1064 participants from the Temple University EEG corpus, comparing patients with epilepsy (N = 903) with participants with seizure-mimics and normal EEGs (N = 161). Validation analysis used an independent cohort from Bonn University, comprising drug-responsive (N = 51) and patients with DRE (N = 44). FINDINGS: In the exploratory analysis, the proportion of time PSWEs were detected was longer in epilepsy compared with participants without epilepsy (P < 0.0001). Analyses of aetiology and EEG localisation revealed that PSWEs were most prolonged in patients with reported focal epilepsy (P = 0.004), particularly with temporal lobe involvement (P = 0.005). Patients with DRE had prolonged time in PSWEs (P = 0.005), corresponding with an increased risk of refractoriness (OR = 1.9; 95% CI 1.2-2.9). Validation analysis confirmed these findings, with prolonged PSWEs in DRE vs. drug-responsive patients (P < 0.0001, AUC = 0.829). Based on the cutoff established in the exploratory cohort, prolonged time in PSWEs in the validation cohort was associated with increased DRE risk (OR = 5.14, 95% CI 2.1-12.3). In patients with poor surgical outcomes (Engel IB-IV, N = 13), pre-surgical EEGs showed prolonged time in PSWEs compared with Engel IA (N = 24, P = 0.038). INTERPRETATION: Analysis of 1159 EEGs from two independent cohorts demonstrated that PSWEs are more prevalent and prolonged in patients with focal epilepsy and may indicate a lack of therapeutic response. FUNDING: The Canadian Institutes of Health Research (168164, 180636).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».