Predictors of Seizure Outcomes in Children with Tuberous Sclerosis Complex and Intractable Epilepsy Undergoing Resective Epilepsy Surgery: An Individual Participant Data Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To perform a systematic review and individual participant data meta-analysis to identify preoperative factors associated with a good seizure outcome in children with Tuberous Sclerosis Complex undergoing resective epilepsy surgery. DATA SOURCES: Electronic databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL and Web of Science), archives of major epilepsy and neurosurgery meetings, and bibliographies of relevant articles, with no language or date restrictions. STUDY SELECTION: We included case-control or cohort studies of consecutive participants undergoing resective epilepsy surgery that reported seizure outcomes. We performed title and abstract and full text screening independently and in duplicate. We resolved disagreements through discussion. DATA EXTRACTION: One author performed data extraction which was verified by a second author using predefined data fields including study quality assessment using a risk of bias instrument we developed. We recorded all preoperative factors that may plausibly predict seizure outcomes. DATA SYNTHESIS: To identify predictors of a good seizure outcome (i.e. Engel Class I or II) we used logistic regression adjusting for length of follow-up for each preoperative variable. RESULTS: Of 9863 citations, 20 articles reporting on 181 participants were eligible. Good seizure outcomes were observed in 126 (69%) participants (Engel Class I: 102(56%); Engel class II: 24(13%)). In univariable analyses, absence of generalized seizure semiology (OR = 3.1, 95%CI = 1.2-8.2, p = 0.022), no or mild developmental delay (OR = 7.3, 95%CI = 2.1-24.7, p = 0.001), unifocal ictal scalp electroencephalographic (EEG) abnormality (OR = 3.2, 95%CI = 1.4-7.6, p = 0.008) and EEG/Magnetic resonance imaging concordance (OR = 4.9, 95%CI = 1.8-13.5, p = 0.002) were associated with a good postoperative seizure outcome. CONCLUSIONS: Small retrospective cohort studies are inherently prone to bias, some of which are overcome using individual participant data. The best available evidence suggests four preoperative factors predictive of good seizure outcomes following resective epilepsy surgery. Large long-term prospective multicenter observational studies are required to further evaluate the risk factors identified in this review.
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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 | 0,029 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».