Evidence-Based Guideline: Management of an Unprovoked First Seizure in Adults: Report of the Guideline Development Subcommittee of the American Academy of Neurology and the American Epilepsy Society
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide evidence-based recommendations for treatment of adults with an unprovoked first seizure. METHODS: We defined relevant questions and systematically reviewed published studies according to the American Academy of Neurology's classification of evidence criteria; we based recommendations on evidence level. RESULTS AND RECOMMENDATIONS: Adults with an unprovoked first seizure should be informed that their seizure recurrence risk is greatest early within the first 2 years (21%–45%) (Level A), and clinical variables associated with increased risk may include a prior brain insult (Level A), an EEG with epileptiform abnormalities (Level A), a significant brain-imaging abnormality (Level B), and a nocturnal seizure (Level B). Immediate antiepileptic drug (AED) therapy, as compared with delay of treatment pending a second seizure, is likely to reduce recurrence risk within the first 2 years (Level B) but may not improve quality of life (Level C). Over a longer term (> 3 years), immediate AED treatment is unlikely to improve prognosis as measured by sustained seizure remission (Level B). Patients should be advised that risk for AED adverse events (AEs) may range from 7%–31% (Level B) and that these AEs are likely predominantly mild and reversible. Clinicians’ recommendations whether to initiate immediate AED treatment after a first seizure should be based on individualized assessments that weigh the risk of recurrence against the AEs of AED therapy, consider educated patient preferences, and advise that immediate treatment will not improve the long-term prognosis for seizure remission but will reduce seizure risk over the subsequent 2 years.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle