Neuropsychiatric profile in average intelligent individuals with coexisting epilepsy and psychogenic non‐epileptic seizures
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Global neuropsychological impairments with intellectual disability (ID) seem to play a major role in the occurrence of psychogenic non-epileptic seizures (PNES) in epilepsy. Conversely, the pathophysiology underlying PNES combined with epilepsy without ID remains elusive. We investigated the neuropsychiatric profile in 26 average intelligent subjects (15 women, mean age: 40.04 ± 13.53 years) with temporal lobe epilepsy (TLE) plus PNES (TLE + PNES), compared with 28 with TLE and 22 with PNES alone, matched for age and sex. All subjects underwent neuropsychiatric assessment, including Beck Depression Inventory-2 (BDI-2), State-Trait Anxiety Inventory (STAI), Dissociative Experiences Scale (DES), Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Traumatic Experience Checklist (TEC), and cognitive evaluation. TLE + PNES and PNES groups shared a similar psychiatric profile with higher levels of depression (BDI-2, P < 0.001), anxiety (STAI-S, P < 0.001; STAI-T, P < 0.001), dissociation (DES, P < 0.001), and alexithymia (TAS, P = 0.005) scales than the TLE group. Nonetheless, like individuals with TLE, patients with TLE + PNES had a lower rate of a potentially traumatizing event than PNES. The very low rate of potentially traumatizing event in subjects with TLE + PNES leads us to hypothesize that epilepsy itself may be the psychophysiological distress that contributed to PNES. A psychopathological assessment in subjects with epilepsy is crucial to identify those more likely to develop PNES.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle