Incidence of Drug‐Induced Aggravation in Benign Epilepsy with Centrotemporal Spikes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Benign epilepsy with centrotemporal spikes (BECTS) is characterized by an excellent prognosis. Drug therapy is necessary in only a minority of patients. Carbamazepine (CBZ) and phenobarbital (PB) have been reported to cause electroclinical aggravation in some cases. The incidence of drug-induced aggravation in BECTS has never been established. METHODS: We retrospectively studied 98 consecutive cases of BECTS, examined at the Centre Saint Paul between 1984 and 1999; 82 patients had received one or more treatments, often successively and in association. RESULTS: We found only one case of electroclinical aggravation with CBZ among 40 patients exposed to CBZ (35 in monotherapy, five in polytherapy). An additional case showed a marked EEG aggravation on CBZ + PB among 14 patients taking PB (nine with monotherapy and five with polytherapy), and PB was apparently responsible. No patient treated with valproate or benzodiazepines showed aggravation. CONCLUSIONS: Aggravation of BECTS caused by antiepileptic drugs happens only rarely. There is a minor risk of aggravation with CBZ and also probably with PB. Drug-induced aggravation may occur only during certain periods coinciding with spontaneous worsening of BECTS.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».