Paroxysmal Slow Waves Mark Ictal Networks
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy diagnosis and treatment monitoring are hindered by the episodic, heterogeneous expression of seizures and by normal-appearing scalp EEG in many patients. We previously described paroxysmal slow-wave events (PSWEs)-brief epochs of broadband slowing detectable on EEG. Here, using intracerebral and epidural recordings in a paraoxon rat model of temporal lobe epilepsy, we show that PSWEs arise preferentially in temporo-frontal networks, co-occur with global slowing, and increase during both spontaneous and pharmacologically induced seizures. Epidurally recorded PSWEs were temporally coupled to deep temporal discharges and were bidirectionally modulated by GABAergic agents (increased with pentylenetetrazol and decreased with pentobarbital). In long-term video-EEG monitoring (LTM) patients with temporal lobe epilepsy, simultaneous stereo-EEG and scalp EEG showed that scalp PSWEs mirrored hippocampal spike-and-wave activity and were more often observed in the preictal and ictal periods than during interictal baseline. These data indicate that surface PSWEs can index remote epileptiform activity and support their use as a quantitative, noninvasive biomarker for detecting EEG-silent deep foci and for pharmacodynamic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».