Postictal vertebral fractures: Incidence, risk factors, and clinical outcomes. A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Vertebral fractures in postictal patients with no prior acute or chronic trauma history are rare but can lead to severe neurological complications if missed during the initial evaluation. What are the prevalence and risk factors associated with vertebral fractures? What are the characteristics of these fractures in terms of their location, severity, and clinical outcome? A comprehensive literature search using MeSH terms was conducted. Data from previously published studies and three new cases from the authors' institution were collected. The variables included demographic information, seizure history, medical comorbidities, fracture characteristics, and treatment details. Descriptive statistics summarize the data. Inferential statistics ( t -test, Mann-Whitney U test, chi-squared test, Fisher's exact test, and logistic regression) were used to identify the risk factors for vertebral fractures. The review included nine studies with a total of 19 patients, and three additional unpublished cases from the authors' institution. The median patient age was 50 years, with male predominance. No significant differences were found between the groups in osteoporosis, seizure history, antiepileptic drug use, or alcohol or drug abuse. The most common sites of fracture were the midthoracic spine for compression fractures and thoracolumbar junction for burst fractures. Risk factors for fractures include greater muscle mass, lower bone mineral density, longer convulsions, and recurrent convulsions. The mechanism of injury involved violent muscle contractions during seizures. This review summarizes the current knowledge and provides evidence for best practices in the management of seizure-induced vertebral fractures. • Postictal vertebral fractures are rare but severe complications of generalized tonic-clonic seizures. • The risk factors include seizure history, increased muscle mass, and decreased bone mineral density. • Thorough neurological examination is crucial in patients with a history of seizures. • Antiepileptic drugs may decrease bone mineral density by increasing vitamin D catabolism.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».