P.022 Neuroimaging findings and seizure type as risk factors for adult focal drug resistant epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: About 35% of patients with epilepsy may develop drug-resistant epilepsy (DRE). Identifying risk factors associated with DRE will allow us to identify earlier patients in the course of the disease. Methods: This is a case-control study nested within a cohort. Chart reviews of subjects who full fill inclusion criteria were completed. Inclusion criteria included age>18 years, focal epilepsy determined by clinical correlation and EEG. DRE was determined by ILAE criteria. Results: 149 subjects were included. Seventy had DRE (cases), and seventy-nine did not have DRE (controls). DRE group had a mean age of 41 years (SD+14.8) compared to the control group (49+17.5) (p=0.003). DRE group had a mean age at diagnosis of epilepsy of 19+15.3 compared to the control group with a mean of 33.6+21. (p=<0.001). The main risk factors identified in this study were; cortical dysplasia OR 8.67 (CI 1.04-72.3, p=0.026); mesial temporal sclerosis (MTS) (OR 2.69; CI 1.12-6.47; p=0.024); and presence of complex partial seizures (OR 2.04. Conclusions: Young age at diagnosis of focal epilepsy, diagnosis of cortical dysplasia, MTS, and presence of complex partial seizures are risk factors for DRE
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».