Psychiatric outcomes after temporal lobe surgery in patients with temporal lobe epilepsy and comorbid psychiatric illness: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The currently available evidence is unclear in regard to psychiatric outcomes of temporal lobe epilepsy (TLE) in patients with comorbid psychiatric disorders (PD). AIM: To identify and synthesize psychiatric outcomes in patients with TLE and comorbid psychiatric illnesses before and after TLE surgery. METHODS: Studies were included if participants were adults and/or children with temporal epilepsy and comorbid psychiatric illness. Surgical interventions included focal resection (e.g., lobectomy, selective amygdalohippocampectomy) or stereotactic laser ablation. Included studies reported on pre- and post- surgery data of comorbid psychiatric illness (e.g., mood and anxiety disorders, depression, psychosis, adjustment disorders, non-epileptic seizures, and personality disorders). RESULTS: Ten studies were included in the review. The proportion of patients achieving PD resolution or improvements after surgery varied widely between studies, ranging from 15 % to 57 % at the reported follow-up time. Three studies reported on PD symptom worsening after surgery, with considerable variations of patient proportions across studies. Meta-analysis suggests that 43 % of patients demonstrated improvement and 33 % of patients showed a worsening in psychiatric scores across all studies. Preliminary data from three studies suggest that seizure control may be associated with favourable psychiatric outcomes. CONCLUSION: A considerable proportion of reported TLE patients with comorbid psychiatric illnesses have improvement in their psychiatric symptoms after temporal lobe epilepsy surgery. There is scarcity of detailed outcome reporting including symptom scores, and to date, predictive factors for favourable vs unfavourable outcomes in this patient population are not clear. Further research on the topic is warranted.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».