Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We report the rare case of a patient with intractable epilepsy and escalating aggression, resulting in murder, who had complete resolution of her seizures and explosive behavior following a right temporal lobectomy. PATIENTS AND METHODS: We searched the available literature from 1880 to 2013 for cases of epilepsy being used as a court defense for murder and collected information regarding the final sentencing outcomes. We selected 15 papers with a total of 50 homicides. RESULTS: We describe the case of a 47-year-old woman with drug-resistant right temporal epilepsy who developed increasing emotional lability, outbursts of anger and escalating violent behavior culminating in a violent murder. The patient was imprisoned while awaiting trial. In the interim, she underwent a successful temporal lobectomy with full resolution of seizures, interictal rage and aggressive behaviors. After the surgery, her charges were downgraded and she was transferred to a psychiatric facility. CONCLUSION: The aggressive behavior associated with epilepsy has been described in the literature for over a century. A link between epilepsy and aggression has been disproportionally emphasized. These patients share some common characteristics: they are usually young men with a long history of epilepsy and lower than average intelligence. The violent act is postictal, sudden-onset, more likely to occur after a cluster of seizures and is usually related with alcohol abuse.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».