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 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».