The seasonality of <scp>new‐onset</scp> refractory status epilepticus (<scp>NORSE</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
The etiology of new-onset refractory status epilepticus (NORSE), including its subtype with prior fever known as FIRES (febrile infection-related epilepsy syndrome), remains uncertain. Several arguments suggest that NORSE is a disorder of immunity, likely post-infectious. Consequently, seasonal occurrence might be anticipated. Herein we investigated if seasonality is a notable factor regarding NORSE presentation. We combined four different data sets with a total of 342 cases, all from the northern hemisphere, and 62% adults. The incidence of NORSE cases differed between seasons (p = .0068) and was highest in the summer (32.2%) (p = .0022) and lowest in the spring (19.0%, p = .010). Although both FIRES and non-FIRES cases occurred most commonly during the summer, there was a trend toward FIRES cases being more likely to occur in the winter than non-FIRES cases (OR 1.62, p = .071). The seasonality of NORSE cases differed according to the etiology (p = .024). NORSE cases eventually associated with autoimmune/paraneoplastic encephalitis occurred most frequently in the summer (p = .032) and least frequently in the winter (p = .047), whereas there was no seasonality for cryptogenic cases. This study suggests that NORSE overall and NORSE related to autoimmune/paraneoplastic encephalitis are more common in the summer, but that there is no definite seasonality in cryptogenic cases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».