Vestibular paroxysmia: Long-term clinical outcome after treatment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To study the long-term treatment outcome of vestibular paroxysmia (VP). Study design: Retrospective study. Setting: Tertiary referral hospital. Methods: We analyzed records of 29 consecutive patients who were diagnosed with VP and who were treated with VP-specific anticonvulsants for at least 3 months. Patients were followed for a minimum of 6 months. We recorded and assessed starting and target dosage of medications, time to achieve adequate therapeutic response, adverse effects, and the rates of short-term and long-term remission without medication. Results: All 29 patients were started on oxcarbazepine as first-line treatment, and 93.1% and 100% of patients reported good-to-excellent therapeutic response within 2 and 4 weeks, respectively. Three patients switched to other anticonvulsants at 3 months. At long-term follow-up (8-56 months), most (84.6%) oxcarbazepine-treated patients maintained good therapeutic response at doses between 300 and 600 mg/day. Eleven (37.9%) patients experienced complete remission without medication for more than 1 month, of which six (20.7%) had long-term remission off medication for more than 12 months. Nineteen (65.5%) patients had neurovascular compression (NVC) of vestibulocochlear nerve on MRI, but its presence or absence did not predict treatment response or remission. Conclusion: Low-dose oxcarbazepine monotherapy for VP is effective over the long term and is generally well-tolerated. About 20% of patients with VP in our study had long-term remission off medication.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».