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Enregistrement W4417304748 · doi:10.1002/epi.70057

Cardiorespiratory cross‐frequency coupling biomarker for sudden unexpected death in epilepsy

2025· article· en· W4417304748 sur OpenAlexafffund
Adam C. Gravitis, Richard Wennberg, Peter L. Carlen, Yotin Chinvarun, Victor Lira, Juliana Laze, Orrin Devinsky, Berj L. Bardakjian

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of OntarioUniversity of TorontoFinding A Cure for Epilepsy and Seizures
Mots-clésCardiorespiratory fitnessEpilepsyBiomarkerCardiorespiratory arrestIctalSudden deathWearable computer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP) often follows generalized tonic-clonic seizures during sleep, likely resulting from impaired brainstem cardiorespiratory function. We used ictal electrocardiogram (ECG)-based cross-frequency phase-amplitude coupling (PAC) to detect cardiorespiratory disruptions, comparing SUDEP to non-SUDEP cohorts. Leveraging respiratory modulation of ECG signals can provide a robust indirect proxy of respiratory monitoring despite high-amplitude noise. METHODS: We analyzed ictal ECG and electroencephalographic recordings in 21 SUDEP cases and 21 non-SUDEP epilepsy controls. Ictal ECG segments from 76 seizures (38 SUDEP, 38 non-SUDEP) were processed using continuous wavelet transformation to compute PAC between respiratory (.1-.55 Hz, 6-33 breaths per minute) and cardiac (.7-3.7 Hz, 42-222 beats per minute) frequencies. Relative PAC coupling strength was evaluated for respiratory frequencies > .25 Hz (15 breaths per minute) and cardiac frequencies > 1.7 Hz (102 beats per minute). Furthermore, a 3 × 3 grid of PAC ranges was derived for each 20-s window, yielding 18 features (mean and SD) as inputs to a logistic regression model. RESULTS: Elevated ictal PAC at higher respiratory (>.25 Hz, p < .0001) and cardiac (>1.7 Hz, p < .0142) frequencies in SUDEP patients suggests ictal respiration modulates ictal tachycardia, leading to cardiorespiratory dysfunction, probably brainstem-mediated. The logistic model accurately distinguished 38 seizures in SUDEP cases from 38 seizures in non-SUDEP cases (receiver operating characteristic area under the curve = 91%). Seizures in SUDEP patients had higher propensity scores (p < .001) both per seizure and per patient. All six test seizures (three SUDEP, three non-SUDEP) were correctly classified using the optimal threshold. SIGNIFICANCE: Ictal ECG-based PAC analysis is a potential noninvasive biomarker for SUDEP risk, capturing cardiorespiratory dysregulation during seizures. Its integration into wearable ECG devices could enable real-time risk assessment, informing clinical interventions such as rescue medications, antiseizure medication adjustments, or surgical evaluations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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