Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Using the most recent evidence, we provide an update about epilepsy surgery, focusing on the presurgical evaluation and surgical planning, epilepsy surgery outcomes, and utilization. RECENT FINDINGS: Great strides are being achieved in the presurgical evaluation and planning for epilepsy surgery, including fundamental advances in imaging and neurophysiology. A recent randomized controlled trial demonstrates that early surgery for patients with mesial temporal lobe epilepsy (TLE) is superior to medical therapy. The enduring benefits of surgery continue to be demonstrated, particularly after TLE surgery. However, studies examining the long-term outcomes after extratemporal lobe epilepsy surgery are scarce. Surgery is generally associated with an improvement in depression, but mostly in those with good surgical outcome. Complications from invasive monitoring or after epilepsy surgery are generally temporary, or limited in their symptomatology. One area in need of prospective studies is the topic of antiepileptic drug withdrawal after epilepsy surgery (Who? When? How?). Despite its proven effectiveness, epilepsy surgery continues to be underutilized, but new tools for health professionals are emerging to guide appropriate surgical referrals. SUMMARY: Important contributions to the field of epilepsy surgery are discussed, in particular emerging imaging (fMRI) and neurophysiological (high-frequency oscillations) techniques. Epilepsy surgery is effective, well tolerated but still underutilized.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».