Clinical Utility of Magnetoencephalography in Epilepsy Evaluation: A Qualitative Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Magnetoencephalography (MEG) is a non-invasive neurophysiological technique offering high spatial resolution for localizing epileptogenic zones in epilepsy, especially when traditional electroencephalography or magnetic resonance imaging (MRI) is inconclusive. A systematic evaluation of MEG's diagnostic and prognostic utility within combination strategies is crucial, particularly in countries like South Korea with limited MEG access. We conducted a qualitative systematic review of nine studies (n=354 focal epilepsy patients) to evaluate MEG's clinical performance in presurgical workup. Databases (MEDLINE, EMBASE, Cochrane, KoreaMed, KMbase, RISS) were searched. Data extraction focused on localization accuracy and surgical outcomes (Engel class I); risk of bias was assessed using quality assessment of diagnostic accuracy studies-2. MEG alone achieved up to the mid-70% range; however, integration with other modalities (e.g., with positron emission tomography/high-density electroencephalography) significantly improved both localization and surgical outcomes. Pediatric focal cortical dysplasia patients showed Engel class I outcomes of 67-87%. Most studies had low-to-moderate bias. Only one MEG system is operational in South Korea (introduced 2023), limiting accessibility. Canadian economic evaluations, despite higher initial costs, suggest MEG is long-term cost-effective, improving quality-adjusted life years. MEG offers complementary diagnostic value in epilepsy evaluation and surgical planning, enhancing localization and outcome prediction, especially for pediatric and MRI-negative patients. Considering this clinical utility, national support for MEG equipment and its regional expansion in South Korea is crucial to ensure equitable access and optimal patient care.
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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 | 0,036 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».