The term “epilepsy in the elderly” is conceptually irrelevant and needs to be replaced by an etiology-driven classification system in the aging brain
Notice bibliographique
Résumé
Objective: “Epilepsy in the elderly (EE)” is considered a homogeneous, benign syndrome in patients aged > 60 years, with cerebrovascular disease as the most frequent etiology. We challenge this concept by comparing EE and middle-aged adults with epilepsy (MAE). Methods: We compared: 1) seizure dynamics, 2) MRI lesions, 3) EEG findings and 4) treatment course in EE and MAE at the Halifax First Seizure Clinic. Results: 48 EE patients aged > 60.2 years (median 66.9 years). 31 MAE patients aged 50.2 – 59.6 years (median 55.1 years). Seizure dynamics in EE/MAE included first seizure in 50/54.8%, new onset epilepsy (new seizures within 12 months) in 43.8/35.5%, newly diagnosed epilepsy (seizures for >> 12 months) in 9.6/6.3%. First seizure evolved into new onset epilepsy in 12.5/3.2%. MRI in EE/MAE was normal in 22.5/27.6% or showed microangiopathy (25/38.5%), atrophy (10/15.4%), tumors (7.5/11.5%), vascular malformations (7.5/3.8%), hippocampal pathologies (0/3.8%), infarcts (12.5/0%). EEG in EE/MAE was normal in 64.4/65.5% or showed diffuse (6.6/3.5%) or focal slowing (8.8/7%), generalized (4.3/13.7%) or focal (15.4/10.4%) epileptiform activity. At 12 months, 87% of EE and 93.8% of MAE were seizure-free. Conclusions: EE and MAE show similar heterogeneity. We propose an etiology-driven classification of epilepsy syndromes in the aging brain.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».