Automatisms in Absence Seizures in Children With Idiopathic Generalized Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Automatisms are well recognized to occur in complex partial seizures; however, their occurrence in generalized epilepsies is not always appreciated. There has been considerable debate regarding the nature, triggers, and timing of automatisms in absence seizures. OBJECTIVES: To examine the frequency and nature of automatisms in new-onset absence seizures and assess the influence of the state of arousal, provocation, age, and epilepsy syndrome on the presence and type of automatisms. DESIGN: Analysis of absence seizures through video electroencephalogram (EEG) recordings. SETTING: British Columbia's Children's Hospital, Vancouver, British Columbia, Canada. PATIENTS: Seventy consecutive children with new-onset untreated absence seizures in idiopathic generalized epilepsy recruited between January 1, 1992, and June 30, 1997. MAIN OUTCOME MEASURES: Each seizure was analyzed for the presence and characteristics of automatisms. The influence of the following variables on the presence of automatisms was statistically analyzed: state of arousal (awake, drowsy, asleep), provocation (hyperventilation, photic stimulation), age, and epilepsy syndrome. RESULTS: Automatisms occurred in 163 of 405 seizures (40%) in 53 of 70 children (76%). Automatisms were more likely in longer seizures and hyperventilation. Only 23% of spontaneous awake seizures had automatisms. Automatisms were similar for an individual child; however, automatisms were not present in all their seizures. Age, epilepsy syndrome, or state of alertness had no effect on the presence of automatisms. CONCLUSIONS: Automatisms are frequently seen during childhood absence seizures. The high frequency of automatisms during EEG recordings is predominantly due to the effect of hyperventilation. Their preponderance during longer seizures may relate to opportunity for automatisms to occur. The characteristic pattern of automatisms suggests a reactive phenomenon to internal and external stimuli.
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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 ».