Spectrum and Predictors of Refractory Status Epilepticus in a Developing Country
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Refractory status epilepticus (RSE) can influence the outcome of status epilepticus (SE). In the present study, we report the aetiology and predictors of outcomes of RSE in a developing country. METHODS: This is a prospective hospital-based study of SE patients (continuous seizures for five minutes or more). Those who had SE persisting after two antiepileptic drugs were defined as having RSE. We present the demographic information, duration, and type of SE, and we note its severity using the status epilepticus severity score (STESS), its aetiology, comorbidities and imaging findings. The outcome of RSE was defined as cessation of seizures and the condition upon discharge, as assessed by the modified Rankin Scale. RESULTS: A total of 35 (42.5%) of our 81 patients had RSE. The median duration of SE before starting treatment was 2 hours (range=0.008-160 h). The most common causes of RSE were stroke in 5 (14.3%), central nervous system (CNS) infections in 12 (34.3%) and metabolic encephalopathies in 13 (37.1%) patients. Some 21 (60%) patients had comorbidities, and the STESS was favourable in 7 (20%) patients. A total of 14 (20%) patients died, but death was directly related to SE in only one of these. Some 10 patients had super-refractory status epilepticus, which was due to CNS infection in 5 (50%) and metabolic encephalopathy in 3 (30%). On multivariate analysis, an unfavourable STESS (p=0.05) and duration of SE before treatment (p=0.01) predicted RSE. Metabolic aetiology (p=0.05), mechanical ventilation (p60 years (p=0.003) were predictors of poor outcomes. CONCLUSIONS: RSE was common (42.5%) among patients with SE in a tertiary care center in India. It was associated with high mortality and poor outcomes. Age above 60 years and metabolic aetiology were found to be predictors of poor outcomes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».