Postoperative seizure and memory outcome of temporal lobe epilepsy with hippocampal sclerosis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate postoperative seizure and memory outcomes of temporal lobe epilepsy with different hippocampal sclerosis (HS) subtypes classified by International League Against Epilepsy (ILAE) Consensus Guidelines in 2013. Following the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) and MOOSE (Meta-Analysis of Observational Studies in Epidemiology) guidelines, we searched PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library from January 1, 2013 to August 6, 2023. Observational studies reporting seizure and memory outcomes among different HS subtypes were included. We used the Newcastle-Ottawa scale to assess the risk of bias and the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach to grade the quality of evidence. Seizure freedom and improved outcome (Engel 1 or ILAE class 1-2) ≥1 year after surgery were defined as the primary and secondary seizure outcome. A random-effects meta-analysis by DerSimonian and Laird method was performed to obtain pooled risk ratio (RRs) with 95% confidence interval (CIs). The memory impairment was narratively reviewed because of various evaluation tools. Fifteen cohort studies with 2485 patients were eligible for the meta-analysis of seizure outcome. Six cohorts with detailed information on postoperative memory outcome were included. The pooled RRs of seizure freedom, with moderate to substantial heterogeneity, were .98 (95% CI = .84-1.15) between HS type 2 and type 1, 1.11 (95% CI = .82-1.52) between type 3 and type 1, and .80 (95% CI = .62-1.03) between the no-HS and HS groups. No significant difference of improved outcome was found between different subtypes (p > .05). The quality of evidence was deemed to be low to very low according to GRADE. The long-term seizure outcome (≥5 years after surgery) and memory impairment remained controversial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».