A Descriptive Analysis of Prognostic Indicators in Patients with Non-Convulsive Status Epilepticus in a Tertiary Hospital Population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-convulsive status epilepticus (NCSE) is defined as a change in mental state of at least 30 minutes associated with continuous or nearly continuous epileptiform discharges. Identification of prognostic indicators can guide decision making surrounding the use of poorly established treatment interventions in this heterogeneous population. Methods: We identified 66 consecutive inpatients with NCSE. Data surrounding clinical, electrographic, and treatment factors were collected via a retrospective systematic review of medical records and electronic EEGs, and were correlated with discharge outcome (return to baseline, new disability, or death). Results: Of all subjects, 21% returned to baseline, 26% acquired new disability, and 53% died, of whom half had anoxic encephalopathy. On univariate analysis, seventeen variables correlated significantly with death, although multivariate logistic regression analysis subsequently identified only comatose state and number of life threatening comorbidities as independent predictors of mortality. Of survivors, comatose state, critical care environment, length of hospital stay, and acute symptomatic seizures predicted new disability, with the latter two showing independent significance. Following exclusion of cases with anoxic encephalopathy, the use of an anaesthetic infusion was also an independent predictor of mortality. Conclusions: NCSE is associated with variable morbidity and mortality. While one fifth of our NCSE patients returned to baseline, those comatose with acute structural/metabolic seizures, anaesthetic infusions, and life threatening comorbidities were unlikely to survive without disability at discharge.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 découle