Reply: The circular dilemma of seizure-induced brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Sir, We thank Dr Grillo for his comments. A growing body of evidence from in vitro studies, animal models, observational studies in critically ill neonates, children and adults supports the hypothesis that electrographic seizures independently contribute to brain injury, whether they are clinically evident or not (Holmes, 2014). However, the relative contribution of seizures to brain injury clearly depends on the underlying aetiology (Hahn and Jette, 2013). In our recent study, the association between seizure burden and outcome was stronger among children with acute seizures and systemic disease than among those with acute brain injury. Therefore, aggressive treatment to reduce seizure burden may be harder to justify among children with acute brain injury. However, even modest improvements in outcome, if sustained, may represent a substantial lifetime benefit to the child, their family and society. Treatment decisions should always be individualized, balancing the potential benefits of reducing seizure burden against the potentially serious complications of antiepileptic drug therapy, particularly when infusions of anaesthetic therapies are being considered. Clinical trials are urgently needed to address the unanswered question of whether more aggressive seizure treatment can improve outcomes among patients with electrographic seizures of varying aetiologies. Interventional studies on this topic pose ethical and logistical challenges. Current evidence for an association between seizure burden and outcome is a threat to the clinical equipoise required for any trial that proposes to randomize patients to more versus less aggressive seizure treatment. Obtaining informed consent from substitute decision makers with the timeliness required to initiate prompt anti-epileptic drug therapy is difficult. A promising alternative to a classical randomized controlled trial is a comparative effectiveness design, which harnesses the inherent variability of current treatment practice both within and among institutions. Access to continuous EEG monitoring remains a challenge in both resource-rich and resource-poor settings. Several clinical and EEG factors predictive of seizures among critically ill newborns, children, and adults have been identified (Claassen et al., 2004; McCoy et al., 2011; Abend et al., 2013; Glass et al., 2014), which facilitate allocation of scarce EEG monitoring resources to those most likely to benefit. This work was supported by a New Investigator Research Grant from The Hospital for Sick Children Foundation and the Canadian Institutes of Health Research (NI10-021), and a Health Research Grant from the Physicians' Services Incorporated Foundation (09- 40).
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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 | 0,005 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».