Epilepsy surgery in patients with bilateral temporal lobe seizures: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
We explored the association between magnetic resonance imaging (MRI) lesion, degree of seizure laterality on intracranial electroencephalography (iEEG), and seizure outcome in patients with ambiguous or presumed bilateral temporal lobe epilepsy (BiTLE) on scalp EEG. We systematically reviewed the literature using Embase and MEDLINE up to May 31, 2012. Patients with bilateral iEEG, temporal lobe surgery, and follow-up ≥1 year were included. We undertook three separate analyses on patients whose scalp EEG showed ambiguous onset or BiTLE (1) group data of those whose iEEG demonstrated unilateral TLE, (2) group data of those whose iEEG demonstrated BiTLE, (3) individual patient analysis in those with BiTLE for whom iEEG seizure laterality data were provided. Of 1,403 patients with ambiguous or presumed BiTLE on scalp EEG, 1,027 (73%) proved to have unilateral TLE on iEEG and contributed to the first analysis. Of these, 58% had Engel class I and 9% Engel class II outcomes. Of 132 patients in the second analysis (true BiTLE), Engel class I and II outcomes were achieved in 23% and 14%, respectively. Of 41 patients in the third analysis, 66% and 2% had Engel class I and II outcomes, respectively. The median proportion of seizures ipsilateral to the resection on iEEG did not differ between BiTLE patients with Engel class I-II (76%) and Engel III-IV (78%) outcomes (p = 0.87). Patients with ambiguous or independent bitemporal seizure onset on scalp EEG achieved good surgical outcomes. Overall, a significantly higher proportion of patients achieved good outcomes when iEEG showed unilateral TLE (67%) than when it showed true BiTLE (45%). However, the degree of seizure lateralization in those with BiTLE was not associated with seizure outcome, and it has a limited role in selecting the side of surgery.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».