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Enregistrement W4406578694 · doi:10.1111/epi.18267

New onset refractory status epilepticus: Long‐term outcomes beyond seizures

2025· review· en· W4406578694 sur OpenAlexafffund
Poul H. Espino, Krista Eschbach, Leah J. Blank, Mackenzie C. Cervenka, Eyal Muscal, Raquel Farias‐Moeller, Emily J. Gilmore, Margaret Gopaul, Hiba A. Haider, Aurélie Hanin, Lawrence J. Hirsch, Marissa Kellogg, Gerhard Kluger, Soon‐Tae Lee, Alexandria E. Melendez‐Zaidi, Vincent Navarro, Audrey Oliger, Elena Pasini, Gitta Reuner, Cynthia Sharpe, Zubeda Sheikh, Leon Steigleder, Claude Steriade, Coral M. Stredny, Adam Strzelczyk, Olga Taraschenko, Andreas van Baalen, Sarah A. Vinette, Ronny Wickström, Nora Wong, Ji Yeoun Yoo, Teneille Gofton

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesUCB PharmaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeGenentechInstitut ServierEpilepsiatutkimussäätiöDesitin ArzneimittelServierSwebilius FoundationAngelini PharmaVitafloPhilippe FoundationEisaiJazz PharmaceuticalsCanadian Institutes of Health ResearchDanonePediatric Epilepsy Research FoundationCelltrionAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioJohns Hopkins University
Mots-clésQuality of life (healthcare)NeuropsychologyEpilepsyPsychiatryMoodPsychologySet (abstract data type)PediatricsMedicineCognitionPsychotherapistComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and prioritize important outcome domains that should be considered for future research investigating long-term outcomes (LTO) after new onset refractory status epilepticus (NORSE). The study was led by the international NORSE Institute LTO Working Group. First, literature describing the LTO of NORSE survivors was identified using a PubMed search and summarized to identify knowledge gaps. Subsequently, a consensus-building process was performed to prioritize and rank important LTO domains for further research. The prioritization of LTO domains was qualitative, enabling the expert panel to generate ideas, share opinions, and provide reasons for the rankings. A second round took place to allow expansion and agreement regarding specific details for each domain. Outcomes were classified into eight main domains: (1) Function: Neuropsychological, Neurological (other than seizures), and Psychiatric (mood and behavior); (2) Quality of Life; (3) Epilepsy; (4) Nonneurological (medical); (5) Social; (6) Caregiver Burden; (7) Long-Term Mortality; and (8) Health Care System Impact. In addition, the working group suggested obtaining outcome measures for each domain at 6 months and 1 year after discharge and annually thereafter until stability has been reached. There are no currently established time frames set for when LTO in NORSE begin or plateau, and previously there existed no consensus regarding which LTO should be considered. This consensus process identifies and recommends NORSE LTO domains that should be considered in future research studies to provide more consistent results that can be compared between studies. Survivors of NORSE should be evaluated serially and at fixed points over time to maximize our understanding of the recovery trajectory for all LTO domains. Establishing reliable and standardized data describing LTO (beyond seizures) after NORSE will support discussions with families during the acute stages, prognostication, the development of targeted management strategies for survivors, and future comparative research globally helping to identify biomarkers that may predict LTO.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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