Un estudio evalúa Modelos de base EEG para la detección de supresión por ráfagas basada en eventos en entornos de UCI sin calibración específica del paciente. REVE-base logró la puntuación F1 basada en eventos más alta de 0.868 y redujo el error de ráfagas por minuto en un 52.1% en comparación con EEGNet y un 36.2% en comparación con la umbralización adaptativa, demostrando un rendimiento superior. Los resultados de ablation muestran que el ajuste fino completo supera a otras estrategias, y REVE-base preentrenado supera la inicialización aleatoria por 0.723 puntos F1 con el 25% de datos etiquetados, destacando el valor del preentrenamiento para conjuntos de datos limitados.