What is the weight of medications changes along treatment with vagal nerve stimulation?
Notice bibliographique
Résumé
Vagus Nerve Stimulation (VNS) therapy has been widely recognized as an alternative for the treatment of drug resistant epilepsy (DRE), although modification of AEDs during VNS treatment could explain improvement in patients. We retrospectively assessed the efficacy of VNS in 30 adult epileptic patients treated with > 6 months follow-up. The criteria for implantation were the following: a) not candidate for resective epilepsy surgery, b) DRE, c) impairment of quality of life, d) no other option of treatment. We assessed socio-demographics, seizure etiology, seizure classification and AEDs used during treatment with VNS. We assessed adverse effects and efficacy. Responder rate was defined as >50 seizure improvement from baseline, Thirty patients (females-18, males-12; age 35.1+13.3) were included. After 6 months, 12 months, 24 months and 36 months, the response rate was as follows: 13/30(43%), 13/27 (48%), 9/22(41%) and 16/8 (50%), none of them were seizure free. Changes of AEDs were done in 57% of patients at 6 months, 43% at 12, 43% at 24, 43% at 24 months. Other outcomes will be discussed. Our study shows that VNS is an effective therapy although significant changes in medications were done along the therapy, therefore the real effect of VNS could be controversial
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».