Sleep and Temporal Lobe Epilepsy – Associations, Mechanisms and Treatment Implications
Notice bibliographique
Résumé
In this systematic review, we aim to describe the association between temporal lobe epilepsy (TLE) and sleep, with bidirectional links in mechanisms and therapeutic aspects. Sleep stages may variably impact seizure occurrence, secondary generalization and the development, frequency and distribution of interictal epileptiform discharges. Conversely, epilepsy affects sleep micro- and macroarchitecture. TLE, the most frequent form of drug resistant epilepsy (DRE), shares an enduring relationship with sleep, with some intriguing potential mechanisms specific to anatomic localization, linking the two. Sleep characteristics of TLE may also inform localizing properties in persons with DRE, since seizures arising from the temporal lobe seem to be more common during wakefulness, compared to seizures of extratemporal origin. Polysomnographic studies indicate that persons with TLE may experience excessive daytime somnolence, disrupted sleep architecture, increased wake after sleep onset, frequent shifts in sleep stages, lower sleep efficiency, decreased rapid eye movement (REM) sleep, and possibly, increased incidence of sleep apnea. Limited literature suggests that effective epilepsy surgery may remedy many of these objective and subjective sleep-related concerns, via multipronged effects, apart from reduced seizure frequency. Additionally, sleep abnormalities also seem to influence memory, language and cognitive-executive function in both medically controlled and refractory TLE. Another aspect of the relationship pertains to anti-seizure medications (ASMs), which may contribute significantly to sleep characteristics and abnormalities in persons with TLE. Literature focused on specific aspects of TLE and sleep is limited, and heterogeneous. Future investigations are essential to understand the pathogenetic mechanisms linking sleep abnormalities on epilepsy outcomes in the important sub-population of TLE.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».