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Enregistrement W2331121633 · doi:10.1017/s0317167100000755

Management of Antiepileptic Drugs following Epilepsy Surgery: A Review

2000· review· en· W2331121633 sur OpenAlexaffvenue
Richard S. McLachlan, John Maher

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpilepsyEpilepsy surgeryTemporal lobectomyAntiepileptic drugAnesthesiaAnterior temporal lobectomySurgeryTemporal lobePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The favourable impact of surgery for intractable epilepsy on seizures is well documented. However, few studies have determined what changes in antiepileptic drug (AED) therapy occur following surgery. Alterations in AED blood levels in the immediate postoperative period can result in breakthrough seizures. In long term follow-up, one-third to one-half of seizure-free patients after temporal lobectomy, the most common type of epilepsy surgery, still require AED treatment which usually has been reduced from polytherapy to monotherapy. In our study of 93 patients followed two years after temporal lobectomy, polytherapy decreased from 78% before surgery to 14% postoperatively, while medication was discontinued in 44%. Early reduction from polytherapy to monotherapy can often be carried out in the immediate postoperative period but the most appropriate timing of cessation of AED treatment has yet to be determined. Patients undergoing extratemporal resections and other forms of epilepsy surgery associated with less favourable postoperative seizure control may achieve comparatively less reduction in antiepileptic medication. We generally do not recommend stopping AEDs prior to one year after surgery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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