Suboptimal seizure control is associated with increased risk of MCI among Adult Patients with Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epilepsy is associated with increased risk for dementia, which adversely impacts the quality of life for patients and their families. Mild cognitive impairment (MCI) is the prodromal stage of dementia offering an important window for intervention. However, the epilepsy related risk factors for MCI are not well understood. The ongoing Mild Cognitive Impairment among Adult Patients with Epilepsy (MCAPE) study is a longitudinal study evaluating the prevalence and risk factors for MCI amongst adult patients with epilepsy (PWE). This abstract summarizes the interim findings. METHOD: Adult PWE were recruited from outpatient clinics at a tertiary centre, the National Neuroscience Institute, Singapore. Patients with previous stroke, known dementia, or intellectual disability were excluded. Participants underwent a self-administered questionnaire on their lifestyle risk factors and epilepsy-specific factors, followed by cognitive testing with the Mini Mental State Assessment (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MOCA). A MOCA cut-off of <27 was used to diagnose MCI. Logistic regressions evaluated the associations of clinical risk factors with presence of MCI, corrected for age and education as confounders. RESULT: Forty-six participants were recruited and completed cognitive testing. Twenty-three participants (50.0%) had subjective cognitive complaints. Cognitive assessment revealed that 16 participants (34.8%) had MCI. Among epilepsy factors, multivariate logistic regression found that a seizure frequency of once a month or more was strongly associated with increased risk of MCI (OR 109, p = 0.004). Epilepsy subtype, duration and use of multiple anti-seizure medications were not significantly associated with MCI. CONCLUSION: This pilot cross-sectional study showed that MCI is a significant problem among PWE, and that suboptimal seizure control was associated with increased risk of MCI. Prospective studies are need to determine effective interventions to mitigate MCI among PWE.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».