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Enregistrement W2807250667 · doi:10.1111/epi.14442

Risk of seizures and status epilepticus in older patients with liver disease

2018· article· en· W2807250667 sur OpenAlexaff
Ayham Alkhachroum, Clio Rubiños, Benjamin Kummer, Neal S. Parikh, Monica F. Chen, Abhinaba Chatterjee, Alexandra S. Reynolds, Alexander E. Merkler, Jan Claassen, Hooman Kamel

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineHazard ratioStatus epilepticusLiver diseaseInternal medicineCirrhosisProportional hazards modelEpilepsyRetrospective cohort studyCohort studyDiseaseConfidence intervalPediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Seizures can be provoked by systemic diseases associated with metabolic derangements, but the association between liver disease and seizures remains unclear. METHODS: We performed a retrospective cohort study using inpatient and outpatient claims between 2008 and 2015 from a nationally representative 5% sample of Medicare beneficiaries. The primary exposure variable was cirrhosis, and the secondary exposure was mild, noncirrhotic liver disease. The primary outcome was seizure, and the secondary outcome was status epilepticus. Diagnoses were ascertained using validated International Classification of Diseases, Ninth Edition, Clinical Modification codes. Survival statistics were used to calculate incidence rates, and Cox proportional hazards models were used to examine the association between exposures and outcomes while adjusting for seizure risk factors. RESULTS: Among 1 782 402 beneficiaries, we identified 10 393 (0.6%) beneficiaries with cirrhosis and 19 557 (1.1%) with mild, noncirrhotic liver disease. Individuals with liver disease were older and had more seizure risk factors than those without liver disease. Over 4.6 ± 2.2 years of follow-up, 49 843 (2.8%) individuals were diagnosed with seizures and 25 patients (0.001%) were diagnosed with status epilepticus. Cirrhosis was not associated with seizures (hazard ratio [HR] = 1.1, 95% confidence interval [CI] = 1.0-1.3), but there was an association with status epilepticus (HR = 1.9, 95% CI = 1.3-2.8). Mild liver disease was not associated with a higher risk of seizures (HR = 0.8, 95% CI = 0.6-0.9) or status epilepticus (HR = 1.1, 95% CI = 0.7-1.5). SIGNIFICANCE: In a large, population-based cohort, we found an association between cirrhosis and status epilepticus, but no overall association between liver disease and seizures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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