Review: The past, present and future challenges in epilepsy‐related and sudden deaths and biobanking
Notice bibliographique
Résumé
Awareness and research on epilepsy-related deaths (ERD), in particular Sudden Unexpected Death in Epilepsy (SUDEP), have exponentially increased over the last two decades. Most publications have focused on guidelines that inform clinicians dealing with these deaths, educating patients, potential risk factors and mechanisms. There is a relative paucity of information available for pathologists who conduct these autopsies regarding appropriate post mortem practice and investigations. As we move from recognizing SUDEP as the most common form of ERD toward in-depth investigations into its causes and prevention, health professionals involved with these autopsies and post mortem procedure must remain fully informed. Systematizing a more comprehensive and consistent practice of examining these cases will facilitate (i) more precise determination of cause of death, (ii) identification of SUDEP for improved epidemiological surveillance (the first step for an intervention study), and (iii) biobanking and cell-based research. This article reviews how pathologists and healthcare professionals have approached ERD, current practices, logistical problems and areas to improve and harmonize. The main neuropathology, cardiac and genetic findings in SUDEP are outlined, providing a framework for best practices, integration of clinical, pathological and molecular genetic investigations in SUDEP, and ultimately prevention.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».