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Enregistrement W4399097082 · doi:10.3389/fneur.2024.1403266

Outcome of emergency neurosurgery in patients with refractory and super-refractory status epilepticus: a systematic review and individual participant data meta-analysis

2024· review· en· W4399097082 sur OpenAlexaff
Farbod Niazi, Aline Han, Lauren Stamm, Nathan A. Shlobin, Catherine Korman, Thien S. Hoang, Agnieszka Kielian, Geneviève Du Pont‐Thibodeau, Laurence Ducharme Crevier, Philippe Major, Dang Khoa Nguyen, Alain Bouthillier, George M. Ibrahim, Aria Fallah, Aristides Hadjinicolaou, Alexander G. Weil

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensMental Health Research CanadaHospital for Sick ChildrenMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStatus epilepticusLogistic regressionMeta-analysisRefractory (planetary science)NeurosurgerySystematic reviewInternal medicineMEDLINEEpilepsySurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Refractory (RSE) and super-refractory status epilepticus (SRSE) are serious neurological conditions requiring aggressive management. Beyond anesthetic agents, there is a lack of evidence guiding management in these patients. This systematic review and individual participant data meta-analysis (IPDMA) seeks to evaluate and compare the currently available surgical techniques for the acute treatment of RSE and SRSE. Methods A systematic review was performed according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for Individual Participant Data (PRISMA-IPD). Only patients who underwent surgery while in RSE and SRSE were included. Descriptive statistics were used to compare various subgroups. Multivariable logistic regression models were constructed to identify predictors of status epilepticus (SE) cessation, long-term overall seizure freedom, and favorable functional outcome (i.e., modified Rankin score of 0–2) at last follow-up. Results A total of 87 studies including 161 participants were included. Resective surgery tended to achieve better SE cessation rate (93.9%) compared to non-resective techniques (83.9%), but this did not reach significance (p = 0.071). Resective techniques were also more likely to achieve seizure freedom (69.1% vs. 34.4%, p = <0.0001). Older age at SE (OR = 1.384[1.046–1.832], p = 0.023) was associated with increased likelihood of SE cessation, while longer duration of SE (OR = 0.603[0.362–1.003], p = 0.051) and new-onset seizures (OR = 0.244[0.069–0.860], p = 0.028) were associated with lower likelihood of SE cessation, but this did not reach significance for SE duration. Only shorter duration of SE prior to surgery (OR = 1.675[1.168–2.404], p = 0.0060) and immediate termination of SE (OR = 3.736 [1.323–10.548], p = 0.014) were independently associated with long-term seizure status. Rates of favorable functional outcomes (mRS of 0–2) were comparable between resective (44.4%) and non-resective (44.1%) techniques, and no independent predictors of outcome were identified. Conclusion Our findings suggest that emergency neurosurgery may be a safe and effective alternative in patients with RSE/SRSE and may be considered earlier during the disease course. However, the current literature is limited exclusively to small case series and case reports with high risk of publication bias. Larger clinical trials assessing long-term seizure and functional outcomes are warranted to establish robust management guidelines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,036
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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