Epilepsy and Pregnancy: An Audit of Specialized Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caring for women with epilepsy (WWE) during pregnancy poses unique challenges. We conducted an audit of the care our epilepsy clinic provided to pregnant WWE. METHODS: We performed a retrospective study on all pregnancies followed by an epileptologist at a Canadian tertiary care centre's epilepsy clinic between January 2003 and March 2021. Among 81 pregnancies in 53 patients, 72 pregnancies in 50 patients were analyzed to determine patient-related, follow-up-related, antiseizure-medication-related, and child-related pregnancy characteristics. Univariate analyses were performed to explore if these characteristics were associated with disabling seizure occurrence during pregnancy. RESULTS: Most pregnancies were intended (72%) and occurred in women who used folic acid pre-pregnancy (76%) and who followed recommended blood tests for antiseizure medication (ASM) levels (71%). In 49% of pregnancies, ASM dosage was modified; 53% of these modifications were made in response to ASM blood levels. Most often used ASMs were lamotrigine (43%), followed by carbamazepine (32%) and levetiracetam (13%). One child was born with a thyroglossal duct cyst; our congenital malformation rate was thus 2%. Disabling seizures occurred in 24% of pregnancies. Exploratory analyses suggested that disabling seizure occurrence during pregnancy was associated with younger patient age (p = 0.018), higher number of ASMs used during pregnancy (p = 0.048), lamotrigine usage in polytherapy (p = 0.008), and disabling seizure occurrence pre-pregnancy (p = 0.027). CONCLUSION: This Canadian audit provides an in-depth description of pregnancies benefiting from specialized epilepsy care. Our results suggest an association between disabling seizure occurrence during pregnancy and lamotrigine usage in polytherapy that warrants further evaluation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».