Post‐ictal rage and aggression: a video‐EEG study
Notice bibliographique
Résumé
Post-ictal rage and aggression have been mentioned in the literature but have rarely been documented by video-EEG recording. We studied a patient with dramatic, episodic, seizure-related rage and violence. This mentally retarded man had a lifelong history of seizures. He developed increasing episodic rage and aggression. Caregivers were afraid of him, although there was no record of directed violence. In one of these episodes he fractured his tibia and fibula. Interictal discharges arose from both temporal areas independently. He had focal seizures with secondary generalization. Immediately after cessation of the ictal discharge he became greatly agitated, with undirected aggression, loud screaming, kicking and fighting against the restraints. A video sequence illustrates the behavior. Imaging studies showed bilateral, periventricular, nodular heterotopia in the lateral aspect of both temporal horns and the trigones. Increasingly frequent, severe bursts of rage and aggression were proven to be post-ictal. Documented attacks occurred while he was restrained and this may have been a factor in their severity. Such attacks however, have been described while he was not restrained and these increased in severity and frequency over time. Developmental abnormalities with periventricular, nodular heterotopia in the region of the trigones and inferomesial temporal areas are considered to be causally related to his retardation and epilepsy. [Published with video sequences].
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».