Clinical features of sleep‐related hypermotor epilepsy in relation to the seizure‐onset zone: A review of 135 surgically treated cases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Sleep-related hypermotor epilepsy (SHE), formerly nocturnal frontal lobe epilepsy, is characterized by abrupt and typically sleep-related seizures with motor patterns of variable complexity and duration. They seizures arise more frequently in the frontal lobe than in the extrafrontal regions but identifying the seizure onset-zone (SOZ) may be challenging. In this study, we aimed to describe the clinical features of both frontal and extrafrontal SHE, focusing on ictal semiologic patterns in order to increase diagnostic accuracy. METHODS: We retrospectively analyzed the clinical features of patients with drug-resistant SHE seen in our center for epilepsy surgery. Patients were divided into frontal and extrafrontal SHE (temporal, operculoinsular, and posterior SHE). We classified seizure semiology according to four semiology patterns (SPs): elementary motor signs (SP1), unnatural hypermotor movements (SP2), integrated hypermotor movements (SP3), and gestural behaviors with high emotional content (SP4). Early nonmotor manifestations were also assessed. RESULTS: Our case series consisted of 91 frontal SHE and 44 extrafrontal SHE cases. Frontal and extrafrontal SHE shared many features such as young age at onset, high seizure-frequency rate, high rate of scalp electroencephalography (EEG) and magnetic resonance imaging (MRI) abnormalities, similar histopathologic substrates, and good postsurgical outcome. Within the frontal lobe, SPs were organized in a posteroanterior gradient (SP1-4) with respect to the SOZ. In temporal SHE, SP1 was rare and SP3-4 frequent, whereas in operculoinsular and posterior SHE, SP4 was absent. Nonmotor manifestations were frequent (70%) and some could provide valuable localizing information. SIGNIFICANCE: Our study shows that the presence of certain SP and nonmotor manifestations may provide helpful information to localize seizure onset in patients with SHE.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».