Editorial: Seizures in brain tumors
Notice bibliographique
Résumé
Epileptic seizures can be the first presenting symptom before a diagnosis is confirmed in approximately 30-60% of primary brain tumor patients [1]. In addition, seizures due to tumors of the central nervous system are the second most common cause of epilepsy in adults (following hippocampal sclerosis) or children (following focal cortical dysplasia) [2]. Seizure-related complications can significantly affect clinical prognosis and directly affect quality of life, including mental health [3][4]. In comparison to metastatic lesions and high-grade tumors, such as glioblastoma, a higher seizure incidence is observed in low-grade tumors, especially in association with dysembryoplastic neuroepithelial tumors (DNET) and gangliogliomas, known as "long-term epilepsy-associated brain tumors" (LEATs), as well as oligodendrogliomas and low-grade astrocytomas [5-6]. therapy was adopted by using a higher maintenance dose of lacosamide and levetiracetam by 25% 63 administered 48 hours prior to the surgery. In addition, intravenous infusion of fosphenytoin (20 64 mg/kg) prior to direct electrical stimulation, followed by a maintenance dosing of 300 mg/day for 14 65 days, prevented EPS occurrence. This case highlighted that aggressive prophylactic usage of anti-66 seizure medication therapy perioperatively could be considered in the management of patients with 67 tumor-related epilepsy who are at risk of EPS. Future double-blinded randomized controlled trials are 68 required to further validate and extend these observations. Also, the side effect profile of aggressive 69 prophylactic anti-seizure medications and their effect on postoperative recovery need to be explored. 70Seizure is a common presentation in patients with ganglioglioma; however, some patients still 71 experience postoperative seizures.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».