Determinants for the Initiation of Anti-seizure Medication in a Canadian Tertiary Emergency Department (P4-1.011)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: A quantitative study of the characteristics and management of patients presenting with presumed acute seizures at a tertiary care emergency department (ED) during defined pre versus peak COVID-19 pandemic periods. We aim to uncover determinants for initiating anti-seizure medications (ASM) as well as the effects of the pandemic. Background: As continuous EEG is unavailable due to resource scarcity, spot EEGs became the only electro-diagnostic method to evaluate suspected seizures. We observed a heavy reliance on spot EEGs to make clinical decisions regardless of seizure types, and wondered what variables in combination influence a decision to start ASM. Design/Methods: This is a retrospective review of 115 adult patients with a spot EEG in the ED. The independent variables are sex, age, motor semiology, EEG requisition indication, EEG results, and acute symptomatic seizure (ASyS) status. The dependent variable is ASM initiation. We applied Chi-squared, univariate and multivariate logistic regression models to find statistically significant determinants of ASM initiation. Results: There were 63 pre-pandemic and 52 peak-pandemic patients. Demographics of patients selected for EEG did not change between pre and peak-pandemic periods, which allow combining both populations for logistic regressions. The univariate logistic regression models reveal motor semiology (p=0.002), EEG results (p<0.001), and ASyS (p=0.003) were statistically significant determinants of ASM initiation. In a multivariate model, ASyS is no longer statistically significant (p=0.199), whereas EEG results (p<0.001) and motor semiology (p=0.002) remain significant. Conclusions: While our study demonstrates motor symptoms and increasing EEG result severity were significant determinants of ASM initiation, we emphasize that an approach heavily relying on spot EEG results to initiate ASM is problematic, as spot EEGs are known for low sensitivities, and during the period immediately after a presumed seizure event, they do not generally predict or rule out an enduring predisposition to have recurrent seizures. Disclosure: Dr. Young has nothing to disclose. The institution of Dr. Ng has received personal compensation in the range of $500-$4,999 for serving as a Consultant for Eisai Canada. The institution of Dr. Ng has received personal compensation in the range of $500-$4,999 for serving as a Consultant for Paladin Canada. The institution of Dr. Ng has received personal compensation in the range of $500-$4,999 for serving on a Speakers Bureau for Eisai Canada. The institution of Dr. Ng has received personal compensation in the range of $500-$4,999 for serving on a Speakers Bureau for UCB Canada. Dr. Ng has received publishing royalties from a publication relating to health care.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».