Abnormal electroencephalogram (EEG) after drug withdrawal is a risk factor for epilepsy recurrence in children: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The relationship between abnormal electroencephalogram (EEG) and epilepsy recurrence after antiepileptic drug (AED) withdrawal has been controversial. We aimed to explore the relationship between abnormal EEG after AED withdrawal and the risk of epilepsy recurrence in children. Methods: Literature retrieval was performed using the PubMed, EMBASE, Medline, CENTRAL, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) databases. Included literatures were subjects of pediatric epilepsy patients who discontinued medication. The recurrence rate of epilepsy in patients with normal and abnormal EEG after AED withdrawal was observed. The Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to evaluate the quality of literatures. The Chi-square test was used to test heterogeneity. If heterogeneity between the articles existed, a random-effects model was used; otherwise, fixed-effects models were used. Subgroup analysis was used to explore the causes of heterogeneity. The odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) were calculated using the Mantel-Haenszel statistical method. OR was not adjusted for other factors. Results: A total of 843 articles were retrieved. Nine studies were included, with a total of 1,663 patients, including 1,299 patients with normal EEG and 364 patients with abnormal EEG. Compared with the normal EEG patients, the OR of recurrence rate after AEDs withdrawal was 3.02 (P=0.0003), with heterogeneity (P<0.0001). The funnel plot indicated that there was no publication bias among the studies. The not partial seizure group analysis showed OR =1.70 (P=0.003) and no heterogeneity (P=0.70) in patients with abnormal EEG compared to those with normal EEG. In the partial seizures subgroup, the OR of the recurrence rate after AED withdrawal was 8.08 (P<0.00001) compared with the normal EEG patients, and there was no heterogeneity (P=0.29). The funnel chart shows that the partial seizures type subgroup analysis revealed positive results, while the not partial seizure group analysis reported negative results, indicating publication bias. Conclusions: The risk of epilepsy recurrence is higher in children with abnormal EEG after AED withdrawal, regardless of seizure type. For pediatric epilepsy patients with abnormal EEG after AED withdrawal, a more cautious discontinuation regimen, closer follow-up and monitoring are required.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».