P.009 Characterizing drug-resistant epilepsy in an adult cohort with new-onset epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are few studies exploring rates of drug resistant epilepsy in populations with new-onset epilepsy (NOE). This prospective cohort study characterizes the development of drug-resistant epilepsy (DRE) and risk factors in an adult cohort with NOE or newly-diagnosed epilepsy (NDE). Methods: Patients are from the Single Seizure Clinic (SSC) in Saskatoon, SK between 2011 and 2018. The SSC sees patients who experience their first seizure; approximately 30% are diagnosed with epilepsy. Patients were followed prospectively. We identified the following variables in the cohort: epilepsy type, seizure onset, etiology, syndromes, and rates of DRE. Inclusion criteria included patients with NO and NDE, at least 18 years at diagnosis, and a minimum 1 year of follow-up. Results: Ninety-five patients were included, 46 females and 49 males. Median age of onset was 33 years. Of those, 28.4% developed DRE. Average time between onset and DRE diagnosis was 1.44 years. Bivariate analysis identified age, gender, and cranial trauma as significant risk factors for DRE. The multivariate model was not significant. Conclusions: Our study shows that patients with new-onset epilepsy have are less likely to develop DRE compared with patients from epilepsy clinics. This study contributes valuable information about NO epilepsy in adults and the development of DRE.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».