Psychiatric outcomes of epilepsy surgery: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this systematic review was to identify: (1) prevalence and severity of psychiatric conditions before and after resective epilepsy surgery, (2) incidence of postsurgical psychiatric conditions, and (3) predictors of psychiatric status after surgery. METHODS: A literature search was conducted using PubMed, EmBase, and the Cochrane database as part of a larger project on the development of an appropriateness and necessity rating tool to identify patients of all ages with potentially resectable focal epilepsy. The search yielded 5,061 articles related to epilepsy surgery and of the 763 articles meeting the inclusion criteria and reviewed in full text, 68 reported psychiatric outcomes. Thirteen articles met the final eligibility criteria. KEY FINDINGS: The studies demonstrated either improvements in psychiatric outcome postsurgery or no changes in psychiatric outcome. Only one study demonstrated deterioration in psychiatric status after surgery, with higher anxiety in the context of continued seizures post-surgery. One study reported a significantly increased rate of psychosis after surgery. The two main predictors of psychiatric outcome were seizure freedom and presurgical psychiatric history. De novo psychiatric conditions occurred postsurgery at a rate of 1.1-18.2%, with milder psychiatric issues (e.g., adjustment disorder) being more common than more severe psychiatric issues (e.g., psychosis). SIGNIFICANCE: Overall, studies demonstrated either improvement in psychiatric outcomes postsurgery or no change. However, there is a need for more prospective, well-controlled studies to better delineate the prevalence and severity of psychiatric conditions occurring in the context of epilepsy surgery, and to identify specific predictors of psychiatric outcomes after epilepsy surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».