Notice bibliographique
Résumé
Short Description Benign Familial Neonatal Seizures (BNFS) were first reported as Benign Familial Neonatal Convulsions by Rett and Teubel (1964) (> Fig. 117-1). It is a rare, dominantly inherited epileptic syndrome with a penetrance as high as 85%. Since 1989, BFNS have been listed among ‘‘idiopathic generalized epilepsies and syndromes’’ in the International Classification of Epilepsies, Epileptic Syndromes and Related Disorders. These syndromes do not strictly fulfill the criteria of idiopathic generalized epilepsies (IGE): the typical trait of generalized spike–wave discharge is not present, and seizures are not generalized. But it can be argued that the immaturity of the central nervous system is responsible for this lack. Nevertheless, Benign Neonatal seizures (BNS) are defined by a favorable outcome, i.e., a normal psychomotor development and the absence of secondary epilepsy. The best estimate of the population rate for BFNS comes from a recent prospective, population-based study that involved all obstetric and neonatal units across the province of Newfoundland, Canada (Ronen et al. 1999). Five cases of BFNS were observed among 34,615 live births from 1 January 1990 to 31 December 1994. Thus, the incidence of BFNS was reported as 14.4 per 100,000 live births.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».