Timing of early and late seizure recurrence after temporal lobe epilepsy surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Seizure recurrence after epilepsy surgery has been classified as either early or late depending on the recurrence time after operation. However, time of recurrence is variable and has been arbitrarily defined in the literature. We established a mathematical model for discriminating patients with early or late seizure recurrence, and examined differences between these two groups. METHODS: A historical cohort of 247 consecutive patients treated surgically for temporal lobe epilepsy was identified. In patients who recurred, postoperative time until seizure recurrence was examined using an receiver-operating characteristic (ROC) curve to determine the best cutoff for predicting long-term prognosis, dividing patients in those with early and those with late seizure recurrence. We then compared the groups in terms of a number of clinical, electrophysiologic, and radiologic variables. KEY FINDINGS: Seizures recurred in 107 patients (48.9%). The ROC curve demonstrated that 6 months was the ideal time for predicting long-term surgical outcome with best accuracy, (area under the curve [AUC] = 0.761; sensitivity = 78.8%; specificity = 72.1%). We observed that patients with seizure recurrence during the first 6 months started having seizures at younger age (odds ratio [OR] = 6.03; 95% confidence interval [CI] = 1.06-11.01; p = 0.018), had a worse outcome (OR = 6.85; 95% CI = 2.54-18.52; p = 0.001), needed a higher number of antiepileptic medications (OR = 2.07; 95% CI = 1.16-9.34; p = 0.013), and more frequently had repeat surgery (OR = 9.59; 95% CI = 1.18-77.88; p = 0.021). Patients with late relapse more frequently had seizures associated with trigger events (OR = 9.61; 95% CI = 3.52-26.31; p < 0.01). SIGNIFICANCE: Patients with early or late recurrence of seizures have different characteristics that might reflect diversity in the epileptogenic zone and epileptogenicity itself. These disparities might help explain variable patterns of seizure recurrence after epilepsy surgery.
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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 ».