P.030 Association between multiple sclerosis and seizures: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although seizures are a well-recognized phenomena in patients with multiple sclerosis (MS) with many observational studies reporting its prevalence and incidence, the relative risk of seizures or epilepsy in adults with MS compared to those without is not well-described. Methods: We systematically searched MEDLINE and Embase, from their inception to January 1, 2022, using keywords and database-specific terms. We included observational studies that reported risk of seizures or epilepsy in adults with MS and that in a comparison group, consisting of people without MS or the general population. We used a random-effects meta-analysis to report a pooled adjusted risk ratio (RR) of seizures in adults with MS compared to the comparison group. Results: We screened 8,750 articles and included 17 studies, totaling over 192,850 adults with MS of which 6064 (3.1%) had seizures. Compared to a comparison group, the pooled adjusted RR of seizures in adults with MS was 2.86 (95% CI, 2.35-3.47, I2 = 95.8%). Conclusions: MS should be considered an independent risk factor for seizures or epilepsy. Further research should help identify patients with MS who are at risk of seizures, to improve screening and treatment and in turn reduce the burden of epilepsy in this population.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».