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Enregistrement W6990492489

DIAGNOSTIC PERFORMANCE OF THE AMBULATORY EEG VERSUS ROUTINE EEG AND RISK FACTORS FOR SEIZURE RECURRENCE AMONG INDIVIDUALS WITH FIRST SINGLE UNPROVOKED SEIZURES

2021· dissertation· en· W6990492489 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbulatoryElectroencephalographyEpilepsyProspective cohort studyClinical neurophysiologyCohortModalities
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objectives: Routine electroencephalography (rEEG) remains central in the prognosis of seizure recurrence among individuals with a First Single Unprovoked seizure (FSUS). Furthermore, it is well-established that the presence of epileptiform discharge (ED) in the EEG increases the risk of further seizures among individuals with FSUS up to 3 times compared with individuals without such EEG changes. However, the rEEG has low sensitivity, leaving patients and clinicians without a fast and accurate tool for the prognosis of further seizures. This study aims to determine and compare the discriminative power, clinical predictive value, and global diagnostic accuracy of the ambulatory EEG compared with the first rEEG and second rEEG. This study also aims to determine risk factors for further seizures among individuals with FSUS, including ED in the ambulatory EEG. Methods: The study used a prospective cohort design with a total of 100 individuals with FSUS who underwent three modalities of EEG (first rEEG, second rEEG and Ambulatory EEG) and who were followed up for one year period. All the required information was available in this dataset, and further seizures were prospectively recorded. The three EEG (first, second rEEGs and ambulatory EEG) were interpreted by licensed neurologists recognized by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada and fully accredited by the Canadian Society of Clinical Neurophysiologists. Diagnosis of epilepsy was made based on clinical, neurophysiology and imaging tests following the definition of epilepsy by the International League Against Epilepsy 2014. Receiver-operating-characteristic (ROC) analysis was used to evaluate the results. Also, P a g e iii table-life and survival analysis were used to determine the risk for further seizures during the 52 weeks follow-up period. Results: We found that the ambulatory EEG’s diagnostic accuracy was better than the first and second EEG (0.79 vs. 0.51 and 0.54, respectively) in the population. Age group was a confounder in the association between seizure recurrence at 52 weeks and the presence of ED in the ambulatory EEG. The presence of ED in the ambulatory EEG increased the risk of seizure recurrence among individuals with FSUS 3.2 times when adjusted for use of antiseizure medication (ASM) and age group. Finally, other risk factors modifying the association between further seizures and the presence of ED in the ambulatory EEG included age group of >60 years (HR: 0.27 95%CI: 0.10,0.74) and the use of ASM (HR: 12.9, 95%CI: 5.6, 29.3). Conclusions: The overall diagnostic accuracy of the ambulatory EEG as a means of detecting ED among individuals with FSUS is better than the first and second rEEG. Furthermore, ED in the ambulatory EEG is a significant risk factor predicting further seizures after a single unprovoked seizure after adjusting for the use of ASM and age group. Significance: This study advanced our knowledge about the use of ambulatory EEG as an ancillary tool for predicting further seizures after FSUS and established that the presence of epileptiform activity in the ambulatory EEG is a risk factor for further seizures after adjusting for use of ASM and age group. The use of ambulatory EEG may reduce diagnostic errors and is also low-cost and better tool which can be used worldwide for more accurate diagnosis of epilepsy compared to rEEG.

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)0,004
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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