Changing Global Trends in Seizure Outcomes Following Resective Surgery for Tuberous Sclerosis in Children with Medically Intractable Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Tuberous sclerosis (TS) is the leading cause of genetic epilepsy worldwide. Here, we evaluate changes in seizure outcomes following resective epilepsy surgery in children with TS over time. Methods. A systematic review of the literature was performed to identify studies reporting seizure outcomes following resective epilepsy surgery in children with TS. Using an individual participant meta-analysis approach, seizure outcomes and associated covariates were combined. Multivariate logistic regression was used to determine significant associations between seizure outcomes and time of surgery. Results. Twenty studies from 1966 to present, yielding 186 participants, met the inclusion criteria for the study. On univariate analysis, there was a significant improvement in seizure outcomes in children who underwent resective epilepsy surgery within the last 15 years compared to older cohorts (chi-square 4.1; P = 0.043). On multivariate analysis, adjusting for length of followup, this trend was not significant (OR 0.52; 95% CI 0.23-1.17; P = 0.11). In the last 15 years, a greater proportion of younger children also underwent resective surgery compared to older cohorts (OR 0.93; 95% CI 0.89-0.97; P < 0.01). Conclusions. A trend towards improved seizure outcomes following resective surgery for TS was observed from 1966 to present on multivariate analysis.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».