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Enregistrement W4319829227 · doi:10.1016/j.seizure.2023.01.020

Long-term full-scale intelligent quotient outcomes following pediatric and childhood epilepsy surgery: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4319829227 sur OpenAlexaff
Saman Arfaie, P. W. Amin, Angela T.H. Kwan, Arad Solgi, Ali Sarabi, Benyamin Hakak‐Zargar, Tristan Brunette‐Clément, Denys Pushenko, Kamran Mir-Moghtadaei, Mohammad Sadegh Mashayekhi, Mohammad Mofatteh, Faraz Honarvar, Lily Ren, Camille Noiseux-Lush, Zahra Azizi, Phillip L. Pearl, Torsten Baldeweg, Alexander G. Weil, Aria Fallah

Notice bibliographique

RevueSeizure · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineQueen's UniversityUniversité de MontréalUniversity of British ColumbiaYork UniversityUniversity of TorontoUniversity of OttawaMcGill University
Organismes subventionnairesAmerican Association of Neurological Surgeons
Mots-clésMeta-analysisEpilepsy surgeryMedicineFunnel plotPublication biasMEDLINEInclusion and exclusion criteriaEpilepsyConfidence intervalSample size determinationPediatricsPsychiatryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cognitive measures are an important primary outcome of pediatric, adolescents, and childhood epilepsy surgery. The purpose of this systematic review and meta-analysis is to assess whether there are long-term alterations (≥ 5 years) in the Full-Scale Intelligence Quotient (FSIQ) of pediatric patients undergoing epilepsy surgery. METHODS: Electronic databases (EMBASE, MEDLINE, and Scopus) were searched for English articles from inception to October 2022 that examined intelligence outcomes in pediatric epilepsy surgery patients. Inclusion criteria were defined as the patient sample size of ≥ 5, average follow- up of ≥5 years, and surgeries performed on individuals ≤ 18 years old at the time of surgery. Exclusion criteria consisted of palliative surgery, animal studies, and studies not reporting surgical or FSIQ outcomes. Publication bias was assessed using a funnel plot and the Quality in Prognosis Studies (QUIPS) toolset was used for quality appraisal of the selected articles. A random-effects network meta-analysis was performed to compare FSIQ between surgical patients at baseline and follow-up and Mean Difference (MD) was used to calculate the effect size of each study. Point estimates for effects and 95% confidence intervals for moderation analysis were performed on variables putatively associated with the effect size. RESULTS: 21,408 studies were screened for abstract and title. Of these, 797 fit our inclusion and exclusion criteria and proceeded to full-text screening. Overall, seven studies met our requirements and were selected. Quantitative analysis was performed on these studies (N = 330). The mean long-term difference between pre- and post- operative FSIQ scores across all studies was noted at 3.36 [95% CI: (0.14, 6.57), p = 0.04, I2 = 0%] and heterogeneity was low. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first meta-analysis to measure the long-term impacts of FSIQ in pediatric and adolescent epilepsy patients. Our overall results in this meta-analysis indicate that while most studies do not show long-term FSIQ deterioration in pediatric patients who underwent epilepsy surgery, there was an increase of 3.36 FSIQ points, however, the observed changes were not clinically significant. Moreover, at the individual patient level analysis, while most children did not show long-term FSIQ deterioration, few had significant decline. These findings indicate the importance of surgery as a viable option for pediatric patients with medically refractory epilepsy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,008
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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