Criteria for defining interictal epileptiform discharges in EEG: a clinical validation study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To define and validate criteria for accurate identification of EEG interictal epileptiform discharges (IEDs) using: (a) the six sensor space criteria proposed by the International Federation of Clinical Neurophysiology (IFCN), and, (b) a novel source space method. Criteria yielding high specificity are needed because EEG “over-reading” is a common cause of epilepsy misdiagnosis. Methods: Seven raters reviewed EEG segments containing sharp waveforms from 100 patients with and without epilepsy. Clinical diagnosis gold standard was video-EEG recording of habitual paroxysmal events. Raters reviewed in three separate rounds, in randomized order: 1) in sensor space, presence/absence of each IFCN criterion was scored; 2) in source space, sharp transients were classified as epileptiform or non-epileptiform; 3) in sensor space, sharp transients were classified unrestricted by any criteria (expert scoring). Results: Cut-off values of 4 and 5 criteria in sensor space, and analysis in source space, provided high accuracy (91%, 88% and 90%, respectively), similar to expert scoring (92%). Two methods had specificity exceeding the desired threshold of 95%: using 5 IFCN criteria as cut-off, and analysis in source space (both 95.65%); sensitivity of these methods was 81.48% and 85.19%. Conclusions: Presence of 5 IFCN criteria in sensor space and analysis in source space are optimal for clinical implementation. By extracting these objective features, diagnostic accuracy similar to expert scorings is achieved. Classification of evidence: This study provides Class III evidence that IFCN criteria in sensor space and analysis in source space have high specificity (>95%) and sensitivity (81-85%) for identification of IEDs.
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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 | 0,018 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».