Design considerations for a multicenter randomized controlled trial of early surgery for mesial temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the trial design for the multicenter Early Randomized Surgical Epilepsy Trial (ERSET). Patients with pharmacoresistant epilepsy are generally referred for surgical treatment an average of two decades after onset of seizures, often too late to avoid irreversible disability. ERSET was designed to assess the safety and efficacy of early surgical intervention compared to continued pharmacotherapy. METHODS: ERSET is a randomized controlled, parallel group clinical trial with blinded outcome adjudication. Participants are patients with mesial temporal lobe epilepsy (MTLE) older than the age of 12 who have had pharmacoresistant seizures for not >2 years and are determined by detailed evaluation to be surgical candidates prior to randomization. The primary outcome measure is seizure freedom in the second year of a 2-year follow-up period. Health-related quality of life (HRQOL), neurocognitive function, ancillary outcomes, and adverse events were also measured. RESULTS: Significant methodologic problems addressed by the study design included the following: recruitment of participants early in the course of epilepsy; establishment of operational definitions for "pharmacoresistant" and "early"; and standardization of diagnostic testing, medical treatment, and surgical interventions across multiple centers. DISCUSSION: Rigorous trial designs to assess surgical interventions in epilepsy are necessary to provide evidence to guide treatment. This article is the first of a series; trial results will be reported in subsequent publications.
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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 | 0,240 | 0,225 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».