Home-Based sensing of the nervous system with clinical neurophysiology technologies: IFCN handbook chapter
Notice bibliographique
Résumé
Background: Home-based neurophysiological monitoring is improving the assessment and management of neurological conditions such as epilepsy. Technologies such as electroencephalography (EEG), electromyography (EMG), and accelerometry are increasingly integrated into wearable systems for at-home use. Due to an increasing amount of data from long-term monitoring, machine learning algorithms assist in automated data analysis. However, ensuring device accuracy, signal quality, and user compliance remains crucial for clinical useability. Objective: This chapter explores advances and challenges in at-home neurophysiological monitoring, with a primary focus on EEG systems and their applications.Content: The discussion highlights the technological advances and the challenges associated with at-home monitoring. The focus will be on EEG systems, as well as a discussion of EMG in epilepsy. Next, we will provide an overview of the clinical applications for home-based monitoring of epilepsy and sleep disorders. Lastly, we will briefly discuss emerging topics within home-based monitoring in movement disorders and neurodegenerative disorders. Conclusion: Future advancements are expected with new generations of wearable systems capable of providing long-term monitoring with minimal maintenance. Beyond epilepsy and sleep disorders, home-based technologies are also being investigated in other neurological diseases including movement disorders and neurodegenerative diseases showing the expanding scope of home-based technologies in neurology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,013 |
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 ».