P.011 Is the effect of the vagus nerve stimulation different in lesional and nonlesional medically resistant epilepsies?
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of drug resistant epilepsy (DRE) is around 30% patients with epilepsy. Vagus nerve stimulation (VNS) is offered to patients who are not candidates for epilepsy resective surgery, however the results of lesional cases has not been explored previously Methods: The study was a retrospective cohort study that involved patients with DRE implanted with VNS at the Epilepsy program at Western University, Ontario. We classified our VNS cohort based on brain imaging of lesional (L) and nonlesional (NL) epilepsy. Results: The median age was 31.8 years, 70.69% were females. The VNS-L group average age was 31.8 years and the NL 35.2 years. The most common abnormality was nodular heterotropias 31.34% (n=9). 16 patients underwent palliative procedures before the VNS implantation, 12 in VNS-L and 4 in VNS-NL. The median period of follow-up was 69.97 months. 62% of the VNS-L group had a seizure reduction of 50% or greater, compared to 41.38% in the VNS-NL group. Seizure freedom was 10.34% in VNS-L, compared to 6.99% in VNS-NL. Conclusions: This is the first study reporting the outcome of VNS in lesional cases. Our results suggest that VNS in lesional cases is effective. However, a large multicenteric study is needed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 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 ».