Risk factors for comorbid epilepsy in patients with psychogenic non-epileptic seizures. Dataset of a large cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Psychogenic non-epileptic seizures (PNES) are the main differential diagnosis of pharmacorresistant epilepsy. Achieving the certainty in the diagnosis of PNES may be challenging, especially in the 10-22% of cases in which PNES and epilepsy co-exist. This difficulty hampers the management of these patients. Unfortunately, published series with this combined pathology are scarce and small in size. This article presents the dataset of our article "Factors associated with comorbid epilepsy in patients with psychogenic non-epileptic seizures: a large cohort study" (Massot-Tarrús et al. 2022). It is composed by a detailed demographic and clinical data of 271 consecutive patients diagnosed with PNES in our epilepsy monitoring unit (EMU) between May 2001 and February 2011, and followed until September 2016. Based on the clinical, neuroimaging and vEEG findings, 47 of these patients were diagnosed with definite comorbid epilepsy, and 30 with possible or probable comorbid epilepsy. All data was collected retrospectively from chart review. The cohort is depicted by means of demographic variables; age at PNES onset; years with PNES; frequency of PNES; duration of longest PNES seizure; self-reported history of minor head trauma (not associated with an increased risk of epilepsy) immediately preceding the first PNES; history of substance abuse; past or present history of active suicidal ideation; neuropsychological evaluation with the Minnesota Multiphasic Personality Inventory test; number and nature of risk factors for epilepsy; co-morbid degenerative brain disease or other neurological or psychiatric medical conditions; semiology of the seizures and triggers; EEG findings; type of epilepsy; number of past EMU admissions and epilepsy clinic visits and re-referrals; number of Anti-Seizure Medications (ASM) at EMU admission and discharge; and the outcome of the spells and ASM after the EMU discharge. Those ASM prescribed for reasons other than the treatment of the seizures (e.g., psychiatric disorders, migraine, pain syndromes, etc.) were not counted. The presented baseline data can be used in studies evaluating the characteristics of patients with PNES and comorbid epilepsy, and in the creation of algorithms to identify them. It could facilitate the prioritization of this subgroup of patients for prolonged video-EEG monitorization to confirm the co-existence of both types of seizures and treat them accordingly.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».