Unprovoked Status Epilepticus: The Prognosis for Otherwise Normal Children With Focal Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To document the effect of unprovoked status epilepticus (SE) on the prognosis for otherwise normal children with focal epilepsy. METHODS: From the Nova Scotia Childhood Epilepsy Study (population-based), we identified patients with focal epilepsy, normal intelligence, and neurologic examination and follow-up ≥ 10 years. We compared those with and without unprovoked SE. RESULTS: One hundred eighty-eight cases had a mean follow-up of 27 ± 5 years with no deaths from SE. Thirty-nine (20%) had SE, 19 of whom experienced their first seizure. The number of episodes of SE was 1 in 27 patients (69%) and 2 to 10 in 12 patients. At onset 9 of 39 (23%) SE patients and 35 of 149 (23%) no-SE patients had specific learning disorders. At follow-up, 11 (28%) SE and 49 (33%) no-SE patients had learning disorders (P = not statistically different [ns]). Grades repeated, high school graduation, and advanced education did not differ. The number of antiepileptic drug (AED) used throughout the clinical course was the same: 22/39 (56%). SE patients used ≤ 2 AEDs versus 99 of 149 (64%) no-SE patients (P = .2). The distribution of patients using 3 to 11 AEDs was similar. The remission rate (seizure-free without AEDs at the end of follow-up) for SE patients was 24 of 39 (61%) versus 99 of 149 (66%) in no-SE (P = .5). Intractable epilepsy occurred in 15% SE and 11% of no-SE cases. CONCLUSIONS: SE often recurs but apparently has little influence on long-term intellectual and seizure outcome in normally intelligent children with focal epilepsy.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».