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Enregistrement W4412123712 · doi:10.1002/epi4.70099

Detection of focal impaired awareness seizures using a biometric shirt

2025· article· en· W4412123712 sur OpenAlex
Jérôme St‐Jean, Oumayma Gharbi, Dènahin Hinnoutondji Toffa, Thi Phuoc Yen Tran, Manon Robert, Dang Khoa Nguyen, Elie Bou Assi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEpilepsia Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut TransMedTechCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéInstitut de Valorisation des Données
Mots-clésBiometricsPsychologyComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In recent years, seizure detection using wearable technology has gained significant attention in research. Most studies, however, have focused on detecting generalized or focal to bilateral tonic-clonic seizures. This study evaluates the feasibility of using a biometric shirt to detect focal impaired awareness seizures (FIAS) by monitoring respiratory, electrocardiography, and accelerometry signals. METHODS: Patients with epilepsy were recruited at the University of Montreal Hospital Center epilepsy monitoring unit. Seizures were annotated by epileptologists based on simultaneous video-electroencephalographic recordings, blinded to the shirt data. Features were extracted from the respiratory, accelerometry, and electrocardiography signals using varying window sizes and steps. An XGBoost classifier was trained and tested using a nested leave-one-subject-out cross-validation. Post-processing included a firing power regularization method to reduce false alarms. RESULTS: We recorded 113 FIAS from 27 patients who wore the shirt continuously for over 4750 hours. Using a firing power threshold of 0.65, we detected 71 seizures, resulting in a mean sensitivity of 66%, a 15% time in warning, and a false alarm rate (FAR) of 30 per 24 hours. A firing power threshold of 0.85 allowed us to reduce false alarms (8% time in warning, FAR of 21 per 24 hours) but resulted in a lower sensitivity of 57%. Performances varied across patients: sensitivity was high and FAR was low for some patients and vice versa for others, indicating variability in algorithm effectiveness across patients. SIGNIFICANCE: Our results demonstrate that detecting FIAS with a connected shirt could be feasible for certain patients, although the rate of false alarms remains an issue. Designing a personalized algorithm and selecting patients who exhibit significant physiological changes during seizures could make wearable-based FIAS detection more viable in the near future. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: Novel mobile health technologies could transform epilepsy care by enabling continuous monitoring of seizures in everyday life. In this study, we used a biometric shirt to detect seizures with impaired awareness automatically. We used the shirt to measure breathing, heart activity, and movement in 27 patients with epilepsy in a hospital setting. Our algorithm detected up to two-thirds of seizures correctly. However, the number of incorrect alarms remains relatively high, with variable performances between patients. While the technology showed potential, these challenges highlight the need for further improvements and personalized care plans.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,286 · 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