Seizures in children after kidney transplantation: Has the risk changed and can we predict who is at greatest risk?
Notice bibliographique
Résumé
Children undergoing kidney transplantation are at increased risk for symptomatic seizures with a previously reported incidence of approximately 20%. Little data exist to help predict which children may be at risk. We retrospectively reviewed all children who underwent kidney transplantation evaluation at our center between October 1993 and August 2007 and identified 41 children who had an EEG prior to transplant. Demographic data as well as the following were collected: immunosuppressive medications, developmental status, history of seizures, family history of seizures, post-transplant seizures and EEG results. EEGs were classified as normal or abnormal. Prior to transplantation, one child had a history of febrile seizures and six experienced afebrile seizures. Nine (22%) children identified had an abnormal EEG prior to transplant. In eight cases the EEG was non-epileptiform and in one case was epileptiform. Abnormal EEGs did not correlate with a family history of seizures. Delayed development was noted in seven children and was not associated with an epileptiform EEG. Following kidney transplantation, no child experienced a seizure. Our single center study suggests that current rates of seizures following kidney transplantation are lower than previously reported and that routine EEG as part of the pretransplant evaluation in these children is of limited use to predict those at risk.
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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 ».