Awareness and driving safety during awake interictal epileptiform discharges in idiopathic generalised epilepsies: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Idiopathic generalised epilepsies (IGEs) are a family of epileptic syndromes that commonly occur in childhood or adolescence and can persist into adulthood. Whilst people with IGE may consider themselves seizure free, they often experience interictal epileptiform discharges (IEDs) that may be associated with unrecognised periods of impaired awareness. As such, the presence of long IEDs associated with unrecognised loss of awareness pose a major challenge in allowing these individuals to drive safely, particularly since not all IEDs are associated with impaired awareness. Here we conduct a systematic review of the literature to characterise factors associated with impaired awareness during IEDs in adults. This review includes articles written in English and was limited to patients with IGE ≥16 years with evidence of IEDs on EEG. The outcomes assessed included electroclinical descriptions of IED manifestations and fitness to drive assessments in people with IGE. The systematic literature search yielded 6 studies that met the inclusion criteria. A quality assessment of the cohort studies included was conducted using a modified Newcastle Ottawa Scale. Prior research has utilised driving simulations and prolonged video EEG monitoring for fitness to drive assessments delivering positive outcomes. They have shown that the clinical manifestation of IEDs is dependent upon the discharge duration. Furthermore, it has been shown that IED morphology can be described as generalised spike or polyspike wave discharges. Additionally, expert opinion has demonstrated significant variability in practice concerning driving clearance for patients with IGEs, with only a minority utilising prolonged EEG monitoring. This review highlights our current inability to reliably predict the cognitive status of a people with IGE during IEDs. However, emerging research on the use of machine learning algorithms to analyse IED waveforms appears promising, offering a potential solution to this issue.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».