Predicting drug resistance in adult patients with generalized epilepsy: A case–control study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Using an adult cohort of patients with generalized epilepsy, we aimed to identify risk factors for development of drug-resistant epilepsy (DRE), which if identifiable would allow patients to receive earlier treatment and more specifically individualized treatment plans. METHODS: For the case-control study, 118 patients with generalized epilepsy (GE) between the ages of 18 and 75 were included after selection from a database of 800 patients referred from throughout the Saskatchewan Epilepsy Program. Definitions were used in accordance with ILAE criteria. The odds ratio and its confidence interval were calculated. We performed a logistic regression analysis. RESULTS: Forty-four (37%) patients fulfilled the definition of DRE (cases), and seizures in 74 (63%) patients were not intractable (controls). Patients with DRE were significantly younger than the controls at the onset of epilepsy (6.6 vs. 18.8 years, p=<0.001). Significant variables on univariate analysis were the following: epilepsy diagnosed prior to 12 years (OR: 12.1, CI: 4.8-29.9, p<0.001), previous history of status epilepticus (OR: 15.1, CI: 3.2-70.9, p<0.001), developmental delay (OR: 12.6, CI: 4.9-32, p<0.001), and cryptogenic epilepsy (OR: 10.5, CI: 3.9-27.8, p<0.001). Our study showed some protective factors for DRE such as a good response to first AED, idiopathic etiology, and history of febrile seizures. In the logistic regression analysis, two variables remained statistically significant: developmental delay and more than one seizure type. CONCLUSION: Our study has identified a set of variables that predict DRE in patients with generalized epilepsy. Risk factors identified in our study are similar to those previously identified in pediatric studies, however, our study is specifically tailored to adult patients with generalized epilepsy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle