An evidence‐based approach to the first seizure
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based care (EBC) is an explicit approach to applying the best evidence to the care of individual patients. We outline the basic principles of EBC and apply them to various clinical questions pertaining to a patient presenting with a first seizure, providing a summary of the best available evidence for each question. Depending on the question at hand, the evidence derives from retrospective, prospective, and randomized controlled studies in children and adults. There is solid evidence that early seizure recurrence is reduced by early initiation of AEDs. A meta-analysis of six randomized trials revealed an average absolute risk reduction of 34% (95% CI 15-52) with AED therapy. However, the prognosis for the development of epilepsy is not altered by early intervention. EEG epileptiform abnormalities, family history of epilepsy, imaging lesions, and remote symptomatic seizures increase the risk of recurrence, and impact the risk-benefit ratio of treatment after a single event. In the end, clinicians must evaluate patients with a first unprovoked seizure on a case-by-case basis to determine the appropriateness of treatment with a given AED.
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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 | 0,031 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».