Notice bibliographique
Résumé
Prognosis for seizure control and cognitive development varies considerably among syndromes. Several factors may interact to influence outcome of an epilepsy including a causative etiology, ictal and interictal discharges, seizure-related trauma or systemic perturbations, and antiepileptic drug (AED) effects. Clinical evidence convincingly supporting Gowers' hypothesis that seizures beget seizures is lacking. Short-term seizure suppression by early treatment does not appear to influence long-term prognosis. Malignant epilepsy syndromes usually begin in infancy or childhood, have a high seizure frequency, resist the initial AED, and are often associated with progressive cognitive dysfunction. Prompt management of some severe epilepsy syndromes may lessen cognitive decline. However, aggressive AEDs therapy must be balanced against the potential for cognitive side effects, particularly if multiple AEDs are used. Several experimental paradigms closely parallel human TLE as both have an initial precipitating injury (IPI), a latent period, then recurrent spontaneous seizures. In humans, an IPI is any medical event with neurological implications. Although transition from a latent period to a seizure disorder certainly constitutes "progression" of the disorder, convincing clinical evidence of subsequent worsening has not emerged. Substantial clinical and experimental evidence indicates some cognitive regression and focal atrophy with time for TLE and other intractable syndromes. However, seizure frequency and severity, established early in the disorder, appear stable in most patients, and even regress in benign syndromes. Factors mitigating or extinguishing epilepsies need to be further sought.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».