Early thalamic lesions in patients with sleep-potentiated epileptiform activity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the prevalence and type of early developmental lesions in patients with a clinical presentation consistent with electrical status epilepticus in sleep either with or without prominent sleep-potentiated epileptiform activity (PSPEA). METHODS: We performed a case-control study and enrolled patients with 1) clinical features consistent with electrical status epilepticus in sleep, 2) ≥1 brain MRI scan, and 3) ≥1 overnight EEG recording. We quantified epileptiform activity using spike percentage, the percentage of 1-second bins in the EEG tracing containing at least 1 spike. PSPEA was present when spike percentage during non-REM sleep was ≥50% than spike percentage during wakefulness. RESULTS: One hundred patients with PSPEA (cases) and 47 patients without PSPEA (controls) met the inclusion criteria during a 14-year period. Both groups were comparable in terms of clinical and epidemiologic features. Early developmental lesions were more frequent in cases (48% vs 19.2%, p = 0.002). Thalamic lesions were more frequent in cases (14% vs 2.1%, p = 0.037). The main types of early developmental lesions found in cases were vascular lesions (14%), periventricular leukomalacia (9%), and malformation of cortical development (5%). Vascular lesions were the only type of early developmental lesions that were more frequent in cases (14% vs 0%, p = 0.005). CONCLUSIONS: Patients with PSPEA have a higher frequency of early developmental lesions and thalamic lesions than a comparable population of patients without PSPEA. Vascular lesions were the type of early developmental lesions most related to PSPEA.
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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 | 0,000 | 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 ».