Clinical and Neuropsychiatric profiles of patients with Psychogenic Non-epileptic Seizures (PNES) and Epilepsy (P5.092)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The lifetime experiences of patients with epilepsy are similar to those of patients with PNES, but the etiology of their seizures and psychological and psychiatric make-up are different. PNES often lead to substantial and repetitive utilization of emergency medical services, iatrogenic harm, and overall increased cost of healthcare. We sought to conduct a comparison of neuropsychiatric profiles of patients diagnosed with PNES and epilepsy patients to better understand the differences between the groups. DESIGN/METHODS In addition to collecting demographic and clinical data, 192 patients prospectively filled out 8 self-paced questionnaires: Toronto Alexithymia Scale (TAS), Barratt Impulsivity Scale (BIS), SOM-7, Personality Assessment Inventory (PAI), Childhood trauma Questionnaire (CTQ), Quality of Life in Epilepsy (QOLIE-89) and BDI-II. Independent-samples t-tests (or Chi-square) were conducted to compare these groups. RESULTS 62 patients were diagnosed with PNES and 69 with epilepsy. Patients with PNES tended to have less full-time employment (p=0.057), are more likely to carry a psychiatric diagnosis (p=0.001), and are more likely to have a psychiatrist or therapist (both p<0.05). Neuropsychiatric measures revealed higher SOM-7 (p<0.001), lower QOL scores (p=0.045) and higher scores on PAI somatic complaints scale (p=0.004) in patients with PNES. CONCLUSIONS Although patients with PNES tend to be similar to patients with epilepsy in their clinical symptomatology, they have a higher number and severity of somatic complaints and lower quality of life. Further investigations into the reasons for these differences are warranted in order to develop better treatment strategies for patients with PNES.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».