Epilepsy with catamenial pattern
Notice bibliographique
Résumé
Catamenial pattern epilepsy is defined as an increase in the frequency of seizures during a specific stage of the menstrual cycle compared to baseline. It has been described that around a third of women with epilepsy have a catamenial pattern. The changes in the seizure pattern would be explained by the influence of catamenial fluctuations, of female gonadal hormones on neuronal excitability. Progesterone through its metabolite allopregnanolone plays a protective role by increasing GABAergic transmission; however, its effect on brain progesterone receptors can increase neuronal excitability. The effects of estrogens are complex, they tend to increase neuronal excitability, although their effects depend on their concentration and exposure time. Three catamenial patterns of seizure exacerbation have been proposed: the perimenstrual pattern, the periovulatory pattern, and the luteal pattern. The diagnostic approach is carried out through a systematic process of 4 steps: a) clinical history of the pattern of the menstrual cycle and epileptic seizures; b) diagnostic methods to characterize the menstrual cycle and the pattern of seizures; c) check diagnostic criteria; and d) categorize the catamenial pattern. The treatment options studied require a higher level of evidence, and there is no specific treatment. Optimization of conventional antiseizure treatment is recommended as the first therapeutic option. Other therapeutic options, such as non-hormonal and hormonal treatments, could be useful in case the first therapeutic option proves to be ineffective.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».