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Enregistrement W4408038697 · doi:10.1177/15357597241311149

Driving Into the Unknown: ASM Reductions After Intracranial EEG

2025· article· en· W4408038697 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEpiliepsy currents/Epilepsy currents · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroencephalographyAudiologyComputer sciencePsychologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterization of Anti-Seizure Medication Reduction and Discontinuation Rates Following Epilepsy Surgery Jha R, Chua MMJ, Liu DD, Cosgrove GR, Tobochnik S, Rolston JD. Epilepsy Behav. 2024;158:109944. doi: 10.1016/j.yebeh.2024.109944. Epub 2024 Jul 13. PMID: 39002278. Objective: Many patients pursue epilepsy surgery with the hope of reducing or stopping antiseizure medications (ASMs), in addition to reducing their seizure frequency and severity. While ASM decrease is primarily driven by surgical outcomes and patient preferences, preoperative estimates of meaningful ASM reduction or discontinuation are uncertain, especially when accounting for the various forking paths possible following intracranial EEG (iEEG), including resection, neuromodulation, or even the absence of further surgery. Here, we characterize in detail the ASM reduction in a large cohort of patients who underwent iEEG, facilitating proactive, early counseling for a complicated cohort considering surgical treatment. Methods: We identified a multi-institutional cohort of patients who underwent iEEG between 2001 and 2022, with a minimum of 2 years’ follow-up. The total number of ASMs prescribed immediately prior to surgery, choice of investigation modality, and subsequent surgical treatment were extracted for each patient. Primary endpoints included decreases in ASM counts from preoperative baseline to various follow-up intervals. Results: A total of 284 patients were followed for a median of 6.0 (range 2–22) years after iEEG surgery. Patients undergoing resection saw an average reduction of ∼0.5 ASMs. Patients undergoing neuromodulation saw no decrease and trended towards requiring increased ASM usage during long-term follow-up. Only patients undergoing resection were likely to completely discontinue all ASMs, with an increasing probability over time approaching ∼10%. Up to half of resection patients saw ASM decreases, which was largely stable during long-term follow-up, whereas only a quarter of neuromodulation patients saw a reduction, though their ASM reduction decreased over time. Conclusions: With the increasing use of stereotactic EEG and non-curative neuromodulation procedures, realistic estimates of ASM reduction and discontinuation should be considered preoperatively. Almost half of patients undergoing resective surgery can expect to reduce their ASMs, though only a tenth can expect to discontinue ASMs completely. If reduction is not seen early, it likely does not occur later during long-term follow-up. Less than a third of patients undergoing neuromodulation can expect ASM reduction, and instead, most may require increased usage during long-term follow-up.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,314 · 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