Incidence and management of seizures after ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective:</h3> We conducted a meta-analysis of the incidence of early and late seizures following ischemic stroke as well as a systematic review of their pharmacologic treatment. <h3>Methods:</h3> Observational studies that reported incidence of seizures following ischemic stroke and those that reported treatment response to any particular antiepileptic drugs (AEDs) were included. Risk of bias was assessed by predefined study characteristics. Random effects meta-analysis was conducted for all studies where data were available for the incidence of early and late stroke-related seizures. Heterogeneity was measured with <i>I</i><sup><i>2</i></sup> statistic and sensitivity analyses were performed using prespecified variables. A qualitative synthesis of studies reporting use of AEDs for stroke-related seizures was performed. <h3>Results:</h3> Forty-one studies from 10,554 articles were identified; 35 studies reported incidence of stroke-related seizures and 6 studies reported effects of specific AEDs. Most studies were of low to moderate quality. Rate of early seizures was 3.3% (95% confidence interval 2.8%–3.9%, <i>I</i><sup><i>2</i></sup> = 92.8%), while the incidence of late seizures or epilepsy was 18 per 1,000 person-years (95% confidence interval 1.5–2.2, <i>I</i><sup><i>2</i></sup> = 94.1%). The high degree of heterogeneity could not be explained from the sensitivity analyses. For management of stroke-related seizures, no single AED was found to be more effective over others, though newer AEDs were associated with fewer side effects. <h3>Conclusions:</h3> The burden of stroke-related seizures and epilepsy due to ischemic stroke is substantial. Further studies are required to determine risk factors for epilepsy following ischemic stroke and optimal secondary prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».