Imaging Methods for New-Onset Seizures at Canadian Pediatric Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seizures are common neurological events in children, with neuroimaging playing a crucial role in evaluating new-onset seizures. While magnetic resonance imaging (MRI) is often preferred over computed tomography (CT) for pediatric seizure imaging due to higher sensitivity and lack of ionizing radiation, practices regarding imaging protocols and sedation use vary. Currently, there are no published Canada-wide guidelines describing the practices for workup of pediatric seizures. METHODS: A cross-sectional survey was conducted among radiologists at 16 Canadian tertiary pediatric centers to assess neuroimaging practices for children with new-onset seizures. The survey explored the presence and content of dedicated seizure MRI protocols, sedation use, and strategies to facilitate non-sedated MRI. RESULTS: Fifteen centers (94%) responded. Only 2 (13%) reported using dedicated new-onset seizure protocols, while 10 (67%) used epilepsy-specific MRI protocols, and the others used different approaches, including variations of routine brain MRI. MRI sequences varied across institutions. Sedation use also varied, with a median sedation age range of 3 months to 6 years. Non-sedated MRI techniques such as feed-and-swaddle (93%) and natural sleep (27%) were commonly used for infants. Video goggles (67%) and child life specialist support (53%) were often used for older children. Only 2 institutions (13%) had fast MRI protocols, and virtual reality preparation was uncommon (13%). CONCLUSION: Considerable variability exists in MRI protocols and sedation practices across Canadian pediatric centers evaluating new-onset seizures. Our findings emphasize the need for national consensus guidelines to standardize imaging protocols, reduce sedation use, and optimize care for pediatric seizure patients.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».