Predictors of Unfavourable Seizure Outcome in Patients with Epilepsy in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite optimal medical therapy, a sizeable number of patients continue to have persistent seizures. We evaluated the association of pretreatment and treatment variables with unfavorable seizure outcome. METHODS: Patients with follow-up over 12 years in the Nepal Epilepsy Association were evaluated. Patients having seizures for at least a year and already on polytherapy after failure of two monotherapy trials were considered having unfavourable outcome. Variables under study were: age, sex, duration and frequency of seizures prior to treatment, type of seizure, neurological status, Computed Tomography (CT) finding, and failure of first anti-epileptic drug (AED). Bivariate analysis was done with Chi-square and Fisher exact tests. Potential interaction between variables was studied with a logistic regression analysis. RESULTS: Out of a total 529 consecutive patients, 490 were included in the study. Unfavorable seizure outcome was seen in 26.8% of patients. Among 284 patients who remained viable for analysis, bivariate analysis showed significant association of unfavorable outcome with frequency of seizure (p 0.01), abnormal neurological status (p 0.01) and failure of first AED (p 0.00), while no significant association was seen with age at onset (p 0.45), sex (p 0.47), duration of seizure (p 0.43), type of seizure (p 0.12), and presence of CT abnormality (p 0.46). The fitted regression model portended an unfavorable prognosis with failure of first AED and abnormal neurological status, however, failed to show significant association with frequency of seizure. CONCLUSIONS: Failure of first AED trial and associated neurological deficits are significant predictors of unfavorable seizure outcome.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».