Patterns of subregional mesiotemporal disease progression in temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evidence for disease progression in the mesiotemporal lobe is mainly derived from global volumetry of the hippocampus. In this study, we tracked progressive structural changes in the hippocampus, amygdala, and entorhinal cortex in drug-resistant temporal lobe epilepsy at a subregional level. Furthermore, we evaluated the relation between disease progression and surgical outcome. METHODS: We combined cross-sectional modeling of disease duration in a large cohort of patients (n = 134) and longitudinal analysis in a subset that delayed surgery (n = 31). To track subregional pathology, we applied surface-shape analysis techniques on manual mesiotemporal labels. RESULTS: Longitudinal and cross-sectional designs showed consistent patterns of progressive atrophy in hippocampal CA1, anterolateral entorhinal, and the amygdalar laterobasal group bilaterally. These regions also exhibited more marked age-related volume loss in patients compared with controls. We found a faster progression of hippocampal atrophy in patients with a seizure frequency ≥6 per month. High rates of contralateral entorhinal cortex atrophy predicted postsurgical seizure relapse. CONCLUSION: We observed progressive atrophy in hippocampal, amygdalar, and entorhinal subregions that frequently display neuronal loss on histology. The bilateral character of cumulative atrophy highlights the importance of early surgery. In patients who nevertheless delay this procedure, serial scanning may provide markers of surgical outcome.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».