A meta analysis of key risk factors for sudden unexpected death in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine the risk factors (RFs), associated with Sudden Unexpected Death in Epilepsy (SUDEP), and the quantitative standards required to measure them Methods: The literature on RFs associated with SUDEP was systematically reviewed up to August 2020 in databases, including PubMed, the Cochrane Database and Embase. Revised Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was performed to determine the quality of each study in this meta-analysis (MA), with a score of ≥ 3, indicating good quality. Any controversies in data extraction and quality assessment were resolved through counsel or adjudication with a third researcher. Results: An initial screening of the literature following the search strategy and manual inclusion yielded a total of 767 studies. After excluding duplicates as well as articles that did not match the topic, 112 studies remained. Twenty-nine studies were finally selected based on the inclusion and exclusion criteria. After a careful review of the full text, nine studies were included in the MA. Conclusion: The five RFs for SUDEP included age at the onset of epilepsy ≤15 years, generalized-tonic-clonic seizure, seizure frequency ≥50 seizures/year, treatment with a combination of multiple antiepileptic drugs, and history of alcohol abuse.
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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 | 0,021 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».