Connectivité fonctionnelle de l’hippocampe antérieur et postérieur dans l’épilepsie focale pharmaco-résistante
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’un bilan pré-chirurgical pour des patients atteints d’épilepsie focale pharmaco-résistante (EFPR), des électrodes intracérébrales (stéréo-électroencéphalographie, SEEG) sont implantées permettant la stimulation intracrânienne et l’enregistrement des réponses cérébrales associées. Elles permettent de cibler la zone épileptogène (ZE) pour sa future résection. Cette chirurgie cible souvent l’hippocampe (HPC) et l’étude des profils de connectivités fonctionnelles permettra d’évaluer les potentiels effets délétères. Plusieurs études d’Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf) ont observé des profils de connectivité distincts pour l’hippocampe antérieur (HPCa) et postérieur (HPCp). La présente étude contribue à préciser cette distinction par une mesure directe de l’activité intracrânienne (SEEG) chez cinq patients atteints d’EFPR. Les données de SEEG ont été analysées pour extraire les aires cérébrales se synchronisant avec la stimulation électrique. Les résultats confirment partiellement les profils distincts observés en IRMf : l'HPCa se synchronise avec le gyrus frontal inférieur, le gyrus lingual et le lobe temporal et l'HPCp avec le gyrus cingulaire, le pôle temporal, l’opercule rolandique, le cortex préfrontal ventromédian et le lobe pariétal inférieur. Nos résultats montrant des profils de connectivités fonctionnelles distincts suggèrent qu’une résection de l'HPCa et l'HPCp pourraient entraîner des conséquences différentes sur le fonctionnement cognitif des patients post-chirurgie de l’épilepsie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".