Notice bibliographique
Résumé
Objective : We reviewed our experience in 96 consecutive patients exhibiting periodic lateralized epileptiform discharges (PLEDs) on EEG. Methods : EEG reports from January 1, 1999 to September 30, 2006 were screened for the term ‘PLEDs’ and its variants. A retrospective chart review, including examination of neuroimaging and other investigations, was conducted on each patient identified. Results : Acute stroke, tumor and central nervous system infection were the most common etiologies, accounting for 26%, 12% and 12% of cases respectively. Acute hemorrhage and traumatic brain injury combined accounted for another 12%. Previously unreported etiologies included posterior reversible encephalopathy syndrome (PRES), familial hemiplegic migraine and cerebral amyloidosis. There were 9 cases of chronic PLEDs attributable to underlying cortical dysplasia or severe remote cerebral injury, all with an accompanying partial seizure disorder. A prominent role for alcohol withdrawal was noted, and in 6 cases was the sole etiological factor. Fever was present as a potential contributing factor in 40% of cases, and significant metabolic abnormalities in 35%. Seizure activity occurred in 85% of patients overall, but in 100% of patients with PLEDs Plus and BiPLEDs Plus. The overall mortality rate was 27%. Mortality among patients with BiPLEDs however was almost twice that, at 52%. Conclusions : This case series demonstrates the wide variety of potential PLED etiologies. It also emphasizes that despite advances in neurocritical care, the morbidity and mortality associated with PLEDs has changed little since their recognition four decades ago.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; 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 ».