Is concussion a risk factor for epilepsy?
Notice bibliographique
Résumé
Objective It has been stated that concussion is a risk factor for the development of post-traumatic epilepsy, but few data exist to support or refute this statement. We analysed the incidence and prevalence of epilepsy in a large cohort of post-concussion patients. Design Retrospective cohort study. Setting Academic tertiary care centre. Participants 330 consecutive post-concussion patients followed by one concussion specialist (CHT). Exclusion criteria: abnormal brain CT/MRI, GCS ≤ 12 >1 hr post-injury, hospitalisation>48 hrs. Mean number of concussions/patient 3.3 (±2.5), mean age at first clinic visit 28 years (±14.7), mean follow-up after first concussion 7.6 years (±10.8). Assessment of risk factor Independent variable, concussion. Outcome measures Epilepsy incidence (dependent variable); prevalence. Main results Eight patients had medical record documentation of seizures or convulsions or epilepsy. Upon detailed review by an epilepsy specialist (RW) none met criteria for a definite diagnosis of epilepsy: 4 had episodic symptoms incompatible with epileptic seizures (multifocal paraesthesiae, multimodality hallucinations, classic migraine) and normal EEG/MRI investigations; 4 had clear histories of syncopal (n=2) or concussive (n=2) convulsions. Compared to epilepsy prevalence (6.6/1000 individuals) and annual incidence (0.5/1000 individuals) in the general population, there was no difference in this post-concussion cohort (Chi-square=0.218, d.f.1, corr.cont., p=0.64). Conclusions In this large cohort of post-concussion patients we found no evidence of an increased incidence of epilepsy, and the prevalence of epilepsy was lower than in the general population. Concussion is not a significant risk factor for the development of post-traumatic epilepsy, at least in the first decade post-injury. Competing interests None.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».