Lost in Transition: The Long and Winding Road Toward Epilepsy Surgery—An Analysis of Obstacles Prior to Surgery and Call for Orchestrated Health Care Efforts in Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Difficult-to-treat epilepsy is defined as ongoing seizures despite adequate pharmacological treatment. This condition is affecting a significant percentage of epilepsy patients and is estimated to be as high as one-third of all patients. Epilepsy surgery, targeting the removal of the key parts of cerebral convolutions responsible for seizure generation and often including a structural lesion, can be a very successful approach. However, this necessitates careful patient selection by comprehensive investigations, proving the localization of the epileptogenic zone as well as measures to make such surgeries safe. With careful selection as a prerequisite, the percentage of patients achieving seizure freedom by neurosurgical intervention is high, approximating two-thirds of all epilepsy surgeries performed. In contrast, the average duration of a patient's pharmacoresistant focal epilepsy prior to surgery anywhere around the globe is around 20 years. Given that typical patients are ∼30 to 40 years of age at the time of surgery, many patients have been living with chronic seizures since childhood or adolescence. This means that most of these patients have been going through several stages of medical care for years or even decades, both as children and adults, without ever being fully investigated and/or selected for surgery which is concerning. Yet, there is no set standard for a timeline leading toward successful surgery in epilepsy. It is obvious that the average transit period from the moment of first seizure manifestation until the day of successful surgery takes much too long. This is the reason why we see these patients lost in transition.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».