Factors influencing clinical features of absence seizures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The clinical features of absence seizures in idiopathic generalized epilepsy have been held to be syndrome-specific. This hypothesis is central to many aspects of epilepsy research yet has not been critically assessed. We examined whether specific factors such as epilepsy syndrome, age, and state determine the features of absence seizures. METHODS: Children with newly presenting absence seizures were studied using video electroencephalography (EEG) recording. We analyzed whether a child's epilepsy syndrome, age, state of arousal, and provocation influenced specific clinical features of their absence seizures: duration, eyelid movements, eye opening, and level of awareness during the seizure. RESULTS: Seizures (509) were evaluated in 70 children with the following syndromes: Childhood absence epilepsy (CAE), 37; CAE plus photoparoxysmal response (PPR), 10; juvenile absence epilepsy (JAE), 8; juvenile myoclonic epilepsy (JME), 6; unclassified, 9. Seizure duration was associated with epilepsy syndrome as children with JME had shorter seizures than in other syndromes, independent of age. Age independently influences level of awareness and eye opening. Arousal or provocation affected all features except level of awareness. Specific factors unique to the child independently influenced all features; the nature of these factors has not been identified. DISCUSSION: The view that the clinical features of absence seizures have syndrome-specific patterns is not supported by critical analysis. We show that confounding variables profoundly affect clinical features and that syndromes also show marked variation. Variation in clinical features of absence seizures results from a complex interaction of many factors that are likely to be genetically and environmentally determined.
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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 ».