Outcome of psychogenic non-epileptic seizures following diagnosis in the epilepsy monitoring unit
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the outcome of patients with psychogenic non-epileptic seizures (PNES) after their diagnosis in the epilepsy monitoring unit (EMU). Methods Patients diagnosed in our EMU with definite PNES between January 2009 and May 2023 were contacted by phone, and those who agreed to participate were asked a set of predetermined questions. Comparative analyses were carried out on several variables before and after diagnosis: number of participants with daily PNES, number of visits to the emergency department, number of participants who consulted their general practitioner or a neurologist outside of a scheduled follow-up, number of participants who took antiseizure medications (ASMs) or psychotropic drugs, and employment status. Results Out of the 103 patients with a definite diagnosis of PNES, 61 patients (79% female) accepted to participate in our study. The median age at PNES onset was 35 years, and the median delay to diagnosis was 3 years. Almost two-thirds (62%) were receiving ASMs and 40% psychotropic drugs. The mean stay at the EMU was 5 days. PNES diagnosis was explained to almost all patients (97%) by the end of their EMU stay and was well-accepted by most (89%). When contacted, 46% of participants no longer had PNES; 32% mentioned that their PNES had ceased immediately upon communication of the diagnosis. The median follow-up duration was 51 months. Fewer patients had daily seizures after the diagnosis (18 vs. 38%; p < 0.0455). Similarly, the median number of emergency department visits was significantly lower (0 vs. 2; p < 0.001). Only 17 patients consulted their general practitioner (vs. 40, p < 0.001) and 20 a neurologist (vs. 55, p < 0.001) after a PNES attack outside of a scheduled follow-up. The use of ASMs was also significantly reduced from 70 to 33% ( p < 0.01), with only one still taking an ASM for its antiseizure properties. Significantly more participants were working at last follow-up than at PNES diagnosis (49 vs. 25%; p < 0.001). Conclusion Our study revealed a relatively favorable long-term outcome of definite PNES diagnosed in the EMU that translated in significant reductions in PNES frequency, health care utilization and ASM use, as well as a significant increase in employment rate.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».