Comparative analysis of processing speed impairments in TLE, FLE, and GGE: Theoretical insights and clinical Implications
Notice bibliographique
Résumé
• PS impairment is common in epilepsy, associated with other cognitive deficits. • PS deficits are specific to certain syndromes or transdiagnostic across epilepsy. • A combination of theoretical models may help explain PS deficits. • It is related to factors including epilepsy duration, treatment and genetics. • Use of standardized assessment approaches is needed in future research. In this narrative review, we explore the differences in processing speed (PS) impairments among three epilepsy conditions; Temporal Lobe Epilepsy (TLE), Frontal Lobe Epilepsy (FLE) and Genetic Generalized Epilepsy (GGE) with a focus on Juvenile Myoclonic Epilepsy (JME). Despite the large body of research focusing on cognition in epilepsy, the intricacies of PS impairments in the epilepsy syndromes have not been fully explored. We investigate the cognitive profiles with focus on PS associated with each of the three conditions, and the neuropsychological methods employed. Furthermore, we evaluate PS in epilepsy within the theoretical frameworks of PS, such as the Relative Consequence Model, the Limited Time Mechanism Model, and the Neural Noise Hypothesis. We find the main challenge of PS research in epilepsy is the inconsistency of assessment methods utilized in different studies. Furthermore, PS impairments are not isolated but rather interconnected to other cognitive domains. Thus, future studies need to standardize PS assessment tools, and incorporate innovative solutions such as technology and neuroimaging techniques to further enhance our understanding of PS impairments in epilepsy.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».