Postsurgical seizure outcome in temporal lobe epilepsy patients with normal or subtle, nonspecific MRI findings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors' objective was to report postsurgical seizure outcome of temporal lobe epilepsy (TLE) patients with normal or subtle, nonspecific MRI findings and to identify prognostic factors related to seizure control after surgery. METHODS: This was a retrospective study of patients who underwent surgery from 1999 to 2014 at two comprehensive epilepsy centers. Patients with a clear MRI lesion according to team discussion and consensus were excluded. Presurgical information, surgery details, pathological data, and postsurgical outcomes were retrospectively collected from medical charts. Multiple logistic regression analysis was used to assess the effect of clinical, surgical, and neuroimaging factors on the probability of Engel class I (favorable) versus class II-IV (unfavorable) outcome at last follow-up. RESULTS: The authors included 73 patients (59% were female; median age at surgery 35.9 years) who underwent operations after a median duration of epilepsy of 13 years. The median follow-up after surgery was 30.6 months. At latest follow-up, 44% of patients had Engel class I outcome. Favorable prognostic factors were focal nonmotor aware seizures and unilateral or no spikes on interictal scalp EEG. CONCLUSIONS: Favorable outcome can be achieved in a good proportion of TLE patients with normal or subtle, nonspecific MRI findings, particularly when presurgical investigation suggests a rather circumscribed generator. Presurgical factors such as the presence of focal nonmotor aware seizures and unilateral or no spikes on interictal EEG may indicate a higher probability of seizure freedom.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».