Nonconvulsive Seizures in the Pediatric Intensive Care Unit: Etiology, EEG, and Brain Imaging Findings
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSES: To determine the occurrence of nonconvulsive seizures (NCS) in the Pediatric Intensive Care Unit (PICU); to ascertain the relationship of NCS to past medical history, etiology, EEG, and brain imaging; and to determine the concordance between abnormal EEG findings and neuroimaging abnormalities. METHODS: A retrospective review was conducted of all pediatric patients who were admitted or transferred to the PICU from January 2000 to December 2003 with an unexplained decrease in level of consciousness, no overt clinical seizures, and EEG recordings performed within the 24 h of onset of an altered state of consciousness. RESULTS: Twenty-three of 141 patients who met criteria for inclusion in the study (16.3%) were found to have NCS. The male to female ratio was 1.9:1. The largest group of patients (43%) had no preexisting neurological condition prior to the onset of NCS. In the remainder, the etiology of NCS included: acute structural brain lesion (48%), acute nonstructural brain lesion (22%), epilepsy-related seizure (13%), and others (17%). Epileptic foci were lateralized to the right side in 39.2%, the left side in 30.4%, and were bilateral in 30.4%. Of 23 patients with NCS, 18 (78.3%) demonstrated abnormal neuroimaging. In 10 of 18 of these patients (55.6%), the findings on neuroimaging were concordant with the lateralization found on EEG (p < 0.05, Fisher's exact test). CONCLUSIONS: NCS are not uncommon in pediatric patients with an altered state of consciousness. Almost half of the patients were previously healthy especially if they were under 6 months of age. This report highlights the importance of clinical awareness of NCS in the PICU.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».