Self‐reported quality of life in pharmacoresistant temporal lobe epilepsy: correlation with clinical variables and memory evaluation
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This work explores the effects of clinical variables on self-reported quality of life (QoL) in pharmacoresistant temporal lobe epilepsy (TLE), correlating this information with results from the Quality of Life in Epilepsy questionnaire (QOLIE-31) and selective memory tests of the Barcelona Battery and the Rey-Osterrieth figure. METHODS: We retrospectively analysed the records of 60 TLE patients and correlated patient variables (e.g. gender, aetiology; mesial TLE with hippocampal sclerosis [HS] versus lesional TLE, side of ictal onset, age, age at onset, duration of epilepsy, seizure frequency, and use of AEDs) with selective memory test scores and self-reported QoL. RESULTS: Right ictal onset was associated with lower emotional well-being scores. MTLE-HS patients had lower QOLIE-31 scores for seizure worry, social function, overall QoL, energy/fatigue, cognitive function, and obtained a lower overall score, compared to those with lesional TLE. Older age at epilepsy onset was associated with worse emotional well-being, energy/fatigue, medication effects, and seizure worry outcomes. Higher seizure frequency and older age at time of evaluation were associated with lower cognitive function scores. Generalised seizures were associated with lower scores based on the variables: seizure worry, overall quality of life, emotional well-being, and cognitive function. Regarding memory tests, only visuospatial memory correlated positively with cognitive function score. Patients with MTLE-HS underwent evaluation for pharmacoresistant epilepsy, on average, 10 years later than those with lesional TLE. CONCLUSIONS: MTLE-HS, right-sided epileptogenic zone, late onset, and higher seizure frequency were associated with worse QoL. Objective testing revealed specific memory deficits that were not reflected in self-reported QoL scores.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».