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Enregistrement W4416224755 · doi:10.3390/jcm14228071

Not All Spikes Are Equal

2025· review· en· W4416224755 sur OpenAlexafffund
Anita Datta

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesBC Children's Hospital
Mots-clésIctalContext (archaeology)ElectroencephalographyEpilepsyElectrophysiologyTemporal lobe

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EEG remains the primary diagnostic tool for evaluating seizures in children, with interictal epileptiform discharges (IEDs) serving as key biomarkers of epileptogenic activity. However, not all IEDs have the same prognostic significance. Variations in IED topography, morphology, frequency, and timing influence outcomes in pediatric epilepsy. The developing brain's maturation affects IED location and features, creating age-specific patterns with distinct implications. For example, occipital and midline IEDs are common in young children, with midline IEDs strongly linked to increased seizures and developmental delay than control patients. Morphological features provide additional prognostic stratification. While centrotemporal IEDs with tangential dipoles are well-established as favorable prognostic markers, IEDs exhibiting tangential dipoles in any brain region are associated with more benign clinical courses than control patients. Conversely, positive sharp waves persisting beyond the neonatal period signal less favorable prognosis, including developmental delay, abnormal neurological examination, and structural brain abnormalities. Additionally, IEDs occurring on ripples have been shown to serve as more reliable interictal biomarkers of the epileptogenic zone than IEDs or ripples alone. Topography, frequency and sleep-state dependence also carry clinical significance, as frequent IEDs during slow-wave sleep may impact cognition. Furthermore, the temporal context of IED occurrence during seizure onset, treatment, activation procedures, medication withdrawal, or after epilepsy surgery provides valuable prognostic information. Recognition of these nuanced electrophysiological distinctions enhances clinicians' ability to predict clinical trajectories and optimize long-term management strategies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1150,079

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 Opus0,420
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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