Combined impact of gray and superficial white matter abnormalities: Implications for epilepsy surgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Drug‐resistant focal epilepsy is associated with abnormalities in the brain in both gray matter (GM) and superficial white matter (SWM). However, it is unknown if both types of abnormalities are important in supporting seizures. Here, we test if surgical removal of GM and/or SWM abnormalities relates to post‐surgical seizure outcome in people with temporal lobe epilepsy (TLE). Methods We analyzed structural imaging data from 143 patients with TLE (pre‐op diffusion magnetic resonance imaging and pre‐op T1‐weighted MRI) and 97 healthy controls. We calculated GM volume abnormalities and SWM mean diffusivity abnormalities and evaluated if their surgical removal distinguished seizure outcome groups post‐surgically. Results At a group level, GM and SWM abnormalities were most common in the ipsilateral temporal lobe and hippocampus in people with TLE. Analyzing both modalities together, compared to in isolation, improved surgical outcome discrimination (GM area under the curve [AUC] = 0.68, p < 0.01; WM AUC = 0.65, p < 0.01; Union AUC = 0.72, p < 0.01; Concordance AUC = 0.64, p = 0.04). In addition, 100% of people who had all concordant abnormal regions resected had International League Against Epilepsy (ILAE) 1,2 outcomes. Significance Resecting abnormalities in GM or SWM individually affects surgical outcomes but combining both provides clearer patient group distinctions. This approach improves outcome differentiation, showing higher rates of patients living without disabling seizures when all concordant abnormal regions are resected. These findings suggest that regions identified as abnormal from both diffusion‐weighted and T1‐weighted MRI are involved in the epileptogenic network and that resection of both types of abnormalities may enhance the chances of living without disabling seizures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».