Epilepsy Surgery Series: A Study of 502 Consecutive Patients from a Developing Country
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To review the postoperative seizure outcomes of patients that underwent surgery for epilepsy at King Faisal Specialist Hospital & Research Centre (KFSHRC). Methods. A descriptive retrospective study for 502 patients operated on for medically intractable epilepsy between 1998 and 2012. The surgical outcome was measured using the ILAE criteria. Results. The epilepsy surgery outcome for temporal lobe epilepsy surgery (ILAE classes 1, 2, and 3) at 12, 36, and 60 months is 79.6%, 74.2%, and 67%, respectively. The favorable 12- and 36-month outcomes for frontal lobe epilepsy surgery are 62% and 52%, respectively. For both parietal and occipital epilepsy lobe surgeries the 12- and 36-month outcomes are 67%. For multilobar epilepsy surgery, the 12- and 36-month outcomes are 65% and 50%, respectively. The 12- and 36-month outcomes for functional hemispherectomy epilepsy surgery are 64.2% and 63%, respectively. According to histopathology diagnosis, mesiotemporal sclerosis (MTS) and benign CNS tumors had the best favorable outcome after surgery at 1 year (77.27% and 84.3%, resp.,) and 3 years (76% and 75%, resp.,). The least favorable seizure-free outcome after 3 years occurred in cases with dual pathology (66.6%). Thirty-four epilepsy patients with normal magnetic resonance imaging (MRI) brain scans were surgically treated. The first- and third-year epilepsy surgery outcome of 17 temporal lobe surgeries were (53%) and (47%) seizure-free, respectively. The first- and third-year epilepsy surgery outcomes of 15 extratemporal epilepsy surgeries were (47%) and (33%) seizure-free. Conclusion. The best outcomes are achieved with temporal epilepsy surgery, mesial temporal sclerosis, and benign CNS tumor. The worst outcomes are from multilobar surgery, dual pathology, and normal MRI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».