Quality of life in patients with epilepsy caused by hippocampal sclerosis: a comparison of surgical and non-surgical approaches
Notice bibliographique
Résumé
Background. Epilepsy associated with hippocampal sclerosis is a significant neurological issue that substantially impairs patients’ quality of life. Surgical treatment is considered an effective method for improving people’s state; however, its impact on quality of life remains underexplored. Objective: to assess the impact of surgical intervention on the quality of life of patients with epilepsy caused by hippocampal sclerosis by studying the factors that influence it and comparing outcomes between operated and non-operated patients. Materials and methods. The study involved 100 patients treated at the Regional Clinical Center of Neurosurgery and Neurology in Uzhhorod from 2014 to 2020. Quality of life was assessed using the QOLIE-31-P scale, cognitive and emotional functions were evaluated using the Montreal Cognitive Assessment Test, Beck Depression Inventory, and other methods. Statistical analysis was performed using the t-test, Pearson correlation coefficient, and chi-square test. Results. Patients who underwent surgical treatment for hippocampal sclerosis showed a higher level of overall quality of life: 66.0 ± 14.8 compared to 58.2 ± 13.3 in non-operated patients (p = 0.008). Disease duration before intervention and patient’s age at the time of surgery correlated with quality of life (r = –0.45, p < 0.01; r = –0.42, p < 0.01, respectively). The number of epileptiform discharges on preoperative EEG correlated with poorer quality of life (r = –0.36, p < 0.05). Polytherapy had mixed effects: negative one on cognitive functions but positive one on anxiety and depression levels. Conclusions. Surgery can improve the quality of life in patients with hippocampal sclerosis. Early surgical intervention may lead to better outcomes highlighting the importance of timely and individualized treatment approaches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».