Comparative analysis of patients with new onset refractory status epilepticus preceded by fever (febrile infection‐related epilepsy syndrome) versus without prior fever: An interim analysis
Notice bibliographique
Résumé
Febrile infection-related epilepsy syndrome (FIRES) is a subset of new onset refractory status epilepticus (NORSE) that involves a febrile infection prior to the onset of the refractory status epilepticus. It is unclear whether FIRES and non-FIRES NORSE are distinct conditions. Here, we compare 34 patients with FIRES to 30 patients with non-FIRES NORSE for demographics, clinical features, neuroimaging, and outcomes. Because patients with FIRES were younger than patients with non-FIRES NORSE (median = 28 vs. 48 years old, p = .048) and more likely cryptogenic (odds ratio = 6.89), we next ran a regression analysis using age or etiology as a covariate. Respiratory and gastrointestinal prodromes occurred more frequently in FIRES patients, but no difference was found for non-infection-related prodromes. Status epilepticus subtype, cerebrospinal fluid (CSF) and magnetic resonance imaging findings, and outcomes were similar. However, FIRES cases were more frequently cryptogenic; had higher CSF interleukin 6, CSF macrophage inflammatory protein-1 alpha (MIP-1a), and serum chemokine ligand 2 (CCL2) levels; and received more antiseizure medications and immunotherapy. After controlling for age or etiology, no differences were observed in presenting symptoms and signs or inflammatory biomarkers, suggesting that FIRES and non-FIRES NORSE are very similar conditions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».