Atypical Benign Epilepsy of Childhood With Rolandic Spikes
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to compare the clinical and electroencephalographic features of two groups of children with benign epilepsy of childhood with rolandic spikes: those in whom seizure control was attained either without the use of medication or with a single medication (group 1) and those requiring two medications for seizure control (group 2). A consecutive series of children with benign epilepsy of childhood with rolandic spikes was identified in a single pediatric neurology practice. Medical charts were then systematically retrospectively reviewed. A total of 66 children with benign epilepsy of childhood with rolandic spikes was identified; 52 (78.8%) required either no medication (n = 7) or a single medication (n = 45) for seizure control, whereas 14 (21.2%) required two medications. The two groups did not differ with respect to gender, age of onset, type (generalized or partial) of initial seizure, or whether EEG abnormalities were unilateral or bilateral. They did differ significantly with respect to the mean number of seizures experienced prior to initiating treatment (group 1, 2.06, versus group 2, 4.36; t = 3.40, P = .005). In those treated (n = 59), the initial medication selected (carbamazepine versus noncarbamazepine) in the two groups was significantly different: group 1, 40 (carbamazepine)/45, versus group 2, 9 (carbamazepine)/14; chi2 = 4.59; P = .03. The difference in frequency between the two groups of associated comorbid conditions (tics, attention-deficit hyperactivity disorder [ADHD], learning disability) almost reached the threshold of statistical significance: group 1, 7/52, versus group 2, 5/14 (chi2 = 3.67, P = .06). A subset of children with benign epilepsy of childhood with rolandic spikes may require more than one medication for effective seizure control. This subset experiences more seizures prior to the initiation of treatment, is more likely to be treated initially with a noncarbamazepine medication, and tends to have a higher frequency of associated conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».