Mortality Risks in New-Onset Childhood Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Estimate the causes and risk of death, specifically seizure related, in children followed from onset of epilepsy and to contrast the risk of seizure-related death with other common causes of death in the population. METHODS: Mortality experiences from 4 pediatric cohorts of newly diagnosed patients were combined. Causes of death were classified as seizure related (including sudden unexpected death [SUDEP]), natural causes, nonnatural causes, and unknown. RESULTS: Of 2239 subjects followed up for >30 000 person-years, 79 died. Ten subjects with lethal neurometabolic conditions were ultimately excluded. The overall death rate (per 100 000 person-years) was 228; 743 in complicated epilepsy (with associated neurodisability or underlying brain condition) and 36 in uncomplicated epilepsy. Thirteen deaths were seizure-related (10 SUDEP, 3 other), accounting for 19% of all deaths. Seizure-related death rates were 43 overall, 122 for complicated epilepsy, and 14 for uncomplicated epilepsy. Death rates from other natural causes were 159, 561, and 9, respectively. Of 48 deaths from other natural causes, 37 were due to pneumonia or other respiratory complications. CONCLUSIONS: Most excess death in young people with epilepsy is not seizure-related. Mortality is significantly higher compared with the general population in children with complicated epilepsy but not uncomplicated epilepsy. The SUDEP rate was similar to or higher than sudden infant death syndrome rates. In uncomplicated epilepsy, sudden and seizure-related death rates were similar to or higher than rates for other common causes of death in young people (eg, accidents, suicides, homicides). Relating the risk of death in epilepsy to familiar risks may facilitate discussions of seizure-related mortality with patients and families.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».