Epilepsian kliiniset piirteet ja kuolleisuus: systemaattinen kirjallisuuskatsaus ja meta-analyysi
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsiaan on liittynyt useissa tutkimuksissa ylikuolleisuus, mitä ovat selittäneet epilepsian taustalla olevat aivosairaudet, lisääntynyt itsemurhakuolleisuus sekä epileptisten kohtausten huonoon hoitotasapainoon liittyvät äkkikuolemat. Teimme 15 sähköistä tietokantaa käsittäneen systemaattisen kirjallisuushaun PRISMA ja MOOSE -suositusten mukaisesti. Etsimme kohorttitutkimuksia, joissa epilepsiaa sairastavien kuolleisuutta on verrattu muun väestön kuolleisuuteen. Löysimme 38 sisäänottokriteerit täyttänyttä epilepsiakohorttia. Epilepsiaan liittyvä kuoleman suhteellinen riski 165 879 potilasta käsittäneessä DerSimonian-Lairdin random effects meta-analyysissä oli 3.33 (95% luottamusväli 2.83 – 3.92; Higginsin I2–statistiikka 99%). Meta-regressioanalyysissä 42% (R2) riskiarvojen vaihtelusta selittyi eroilla kohorttien ikärakenteissa. Erot tutkimusten välisissä Newcastle-Ottawa Scale- laatupisteissä eivät olleet yhteydessä riskiarvioon (RR 1.00; 0.86 – 1.16). Eniten ylikuolleisuutta oli potilailla, joilla epilepsian etiologiana oli synnynnäinen tai kehityksellinen aivovaurio (10.3, 4.03 – 26.2; I2 70%), symptomaattinen (4.73, 3.27 – 6.83; I2 95%) tai kryptogeeninen etiologia (1.75, 1.20 – 2.54; I2 58%), sekä potilailla jotka eivät saavuttaneet kohtauksettomuutta (4.69, 1.41 – 15.60; I2 97%). Idiopaattista epilepsiaa sairastavilla kuolleisuus ei ollut merkitsevästi suurentunut (1.29, 0.75 – 2.20; I2 36%) eikä myöskään niillä jotka saavuttivat remission (0.97, 0.73 – 1.30; I2 0%). Kohtaustyyppien tai epilepsiaoireyhtymien osuutta kuolleisuuteen ei ollut mahdollista selvittää meta-analyysillä. Epilepsiapotilaiden ylikuolleisuus liittyi selvimmin epilepsian taustalla osoitettavissa oleviin rakenteellisiin aivomuutoksiin ja huonoon hoitotasapainoon. Hoitotasapainon osuutta epilepsiaa sairastavien kuolleisuuteen tulisi tulevissa tutkimuksissa arvioida epilepsian etiologian suhteen ositetuissa analyyseissä, sillä aihetta on tähän mennessä arvioitu vain yhdessä tutkimuksessa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,020 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».