Peri‐ictal psychiatric manifestations in people with epilepsy: An umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to conduct an umbrella review to summarize the existing evidence regarding the prevalence of peri-ictal psychiatric manifestations (PM) in people with epilepsy (PWE) including pre-ictal, ictal, and postictal stages. METHODS: Databases were searched up to June 2023 for systematic reviews (SR) of observational studies that included patients with epilepsy peri-ictal PM. Data selection, data extraction, and risk of bias assessment (with the AMSTAR-2 instrument) were performed by two independent reviewers. We performed a narrative synthesis using previous guidelines. We used a self-developed decision table according to the GRADE system adapted for narrative outcomes if the certainty of outcomes was not determined by systematic review authors. RESULTS: Four SRs were included comprising 66 primary studies (n = 10 217). Three SRs evaluated one period (pre-ictal, ictal, and postictal), and one did not determine it. During the pre-ictal period, the more prevalent symptom was confusion, although with a low certainty (due to the heterogeneity and serious risk of bias). One systematic review that only included case reports evaluated the ictal period, finding mood/anxiety disorders, psychosis, and personality changes. The postictal period included the most PM (anxiety: 45.0% and depressive symptoms: 43.0%), with very low certainty, due to risk of bias, potential publication bias, heterogeneity, and failure to report the confidence intervals. SIGNIFICANCE: With very low certainty, epileptic periods are characterized by a wide spectrum of PM, being postictal symptoms the most prevalent, predominantly anxiety, and depressive symptoms. Further understanding of these PM of epilepsy could improve the attention of the people with epilepsy. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: In this review of reviews, we summarize the frequency in which psychiatric manifestations occur in relation to an epileptic seizure. A total of 10 217 patients were reported in the reviews. The most common manifestations included symptoms of anxiety and depression, as well as changes in the normal behavior of the patient. These manifestations occurred most frequently right after the seizure finished.
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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 | 0,022 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».