SUDEP classification: Discordances between forensic investigators and epileptologists
Notice bibliographique
Résumé
We compared sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP) diagnosis rates between North American SUDEP Registry (NASR) epileptologists and original death investigators, to determine degree and causes of discordance. In 220 SUDEP cases with post-mortem examination, we recorded the epileptologist adjudications and medical examiner- and coroner- (ME/C) listed causes of death (CODs). COD diagnosis concordance decreased with NASR's uncertainty in the SUDEP diagnosis: highest for Definite SUDEP (84%, n = 158), lower in Definite Plus (50%, n = 36), and lowest in Possible (0%, n = 18). Rates of psychiatric comorbidity, substance abuse, and toxicology findings for drugs of abuse were all higher in discordant cases than concordant cases. Possible SUDEP cases, an understudied group, were significantly older, and had higher rates of cardiac, drug, or toxicology findings than more certain SUDEP cases. With a potentially contributing or competing COD, ME/Cs favored non-epilepsy-related diagnoses, suggesting a bias toward listing CODs with structural or toxicological findings; SUDEP has no pathognomonic features. A history of epilepsy should always be listed on death certificates and autopsy reports. Even without an alternate COD, ME/Cs infrequently classified COD as "SUDEP." Improved collaboration and communication between epilepsy and ME/C communities improve diagnostic accuracy, as well as bereavement and research opportunities.
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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 | 0,011 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».