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Enregistrement W4405890559 · doi:10.3389/fneur.2024.1518554

Outcomes following resective and disconnective strategies in the treatment of epileptic spasms: a systematic review of the literature and individual patient data meta-analysis

2024· review· en· W4405890559 sur OpenAlexaff
Rachel Cottier, Farbod Niazi, Keshav Goël, Catherine Korman, Tiphaine Porte, Thiérry Ducruet, Giulia Cossu, Christina Briscoe, Avantika Singh, Chellamani Harini, George M. Ibrahim, Aria Fallah, Alexander G. Weil, Aristides Hadjinicolaou

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorpus callosotomyMedicineHypsarrhythmiaInterquartile rangeLennox–Gastaut syndromeEpilepsy surgerySeizure typesEpileptic spasmsSystematic reviewNeurosurgerySurgeryEpilepsyMEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epileptic spasms (ES) are a unique seizure type typically presenting in the form of infantile epileptic spasms syndrome (IESS) with characteristic hypsarrhythmia on scalp EEG and a preponderance with developmental delay or regression. While pharmacotherapy is the mainstay of treatment, surgical options, including disconnective or resective procedures, are increasingly recognized as viable therapeutic options for recurrent or persistent ES. However, limited data on safety, effectiveness, and prognostic factors hinder informed decision-making regarding surgery indications, timing, and intervention type. We performed a systematic review and an individual patient data meta-analysis (IPDMA) in accordance with PRISMA guidelines, focusing on surgical interventions for ES and reporting seizure outcomes using the Engel or ILAE scales. Twenty-six studies encompassing 358 ES patients undergoing resection/callosotomy were included. Participants undergoing other approaches (e.g., multiple subpial transections) or multimodality approaches were excluded from analysis. The median age at spasm onset was 6 months (IQR = 3.0–15.6), with a median age at surgery of 37 months (IQR = 17.2–76.8). Most patients (74.1%) exhibited additional seizure types. A total of 136 patients (35.8%) underwent corpus callosotomy (CC), of whom 125 (91.9%) had a complete callosotomy, while 11 (8.1%) had a partial callosotomy. Resective surgery was performed on 222 patients (58.4%). Among those who underwent resection, 109 (49.1%) had both lesional MRI findings and lateralized EEG abnormalities. Overall, 201 patients (56.1%) remained spasm-free at a median postoperative follow-up of 36 months (interquartile range, IQR = 21–60), including 52 (38.2%) from the callosotomy group and 149 (67.1%) from the resective surgery group. In the resective surgery cohort, patients with MRI-confirmed lesions (p = 0.026; HR = 0.53, 95% CI = 0.31–0.93) and those who underwent hemispherectomy (p = 0.026, HR = 0.46, 95% CI = 0.23–0.91) had better seizure outcomes. Only a minority (24.4%) underwent invasive EEG monitoring prior to ES surgery. Surgical treatment of ES proves effective, with two thirds of patients undergoing resective surgery and a third undergoing CC becoming spasm free. Post-operative developmental improvement was observed in 44 participants (65.7% of those with available data). The presence of lesional MRI and more extensive resection/disconnection (e.g., hemispherectomy) emerged as significant prognostic factors for spasm freedom and can inform clinical decision-making.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,031
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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