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Enregistrement W4414095788 · doi:10.1016/j.eplepsyres.2025.107662

Periodic limb movements among persons with epilepsy: A retrospective polysomnographic study

2025· article· en· W4414095788 sur OpenAlexaff
Laurel Charlesworth, Helen S. Driver, Gavin P. Winston, Lysa Boissé Lomax, Garima Shukla

Notice bibliographique

RevueEpilepsy Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstructive sleep apneaEpilepsyPolysomnographyCohortRetrospective cohort studySleep apneaSleep (system call)Lower limb

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Persons with epilepsy (PWE) frequently contend with disrupted sleep related to multiple seizure related as well as other factors like medications and comorbidities. Such disturbances often lead to fragmented sleep, which can adversely affect quality of life and compromise seizure management. Previous Although previous research has addressed conditions like sleep apnea and insomnia among PWE, less attention has been paid to periodic limb movements (PLMs), a requirement for diagnosis of the periodic limb movement disorder and also commonly observed in restless legs syndrome (RLS) as well as other conditions. This study aims to determine the prevalence and specific features of PLMs in PWE and to explore how these movements correlate with objective sleep measurements. METHODS: This investigation employed a retrospective chart review of consecutive adult patients diagnosed with epilepsy who underwent polysomnography at a tertiary-care sleep laboratory over a ten-year span. The control group consisted of individuals evaluated for possible obstructive sleep apnea, who were matched to cases based on age, sex, and the severity of sleep apnea. Patient records were initially identified using keywords related to "epilepsy" or "seizures." Epilepsy diagnosis was confirmed through detailed chart review, which also yielded clinical details likety duration of epilepsy, seizure classification, and antiseizure medication usage. Sleep parameters such as sleep efficiency, spontaneous arousal index, periodic limb movement index, periodic limb movement with arousal index, and apnea-hypopnea index were extracted from archived polysomnography reports. The subsequent analysis was carried out using descriptive statistical methods using RStudio version 4.4.1. RESULTS: A total of 152 relevant patient records were found in the database. Of these, 61 patients with epilepsy (mean age 41.4 ± 17.2 years, including 31 females) met the inclusion criteria and were matched with 61 patients suspected for OSA. Within the epilepsy cohort, 43 patients experienced focal-onset epilepsy while 16 had generalized epilepsy. 25 patients were prescribed two or more antiseizure medications, and 12 were categorized as medically refractory. PLMs were detected in 23 % of patients with epilepsy compared to 26 % in the control group, with mean PLMI values of 6.1 ± 16.8 and 8.8 ± 20.7, respectively. The PLMAI was also similar between the two groups (0.5 ± 1.0 vs. 1.1 ± 2.4). Other sleep parameters, including the mean AHI (16.0 ± 20.0 in the epilepsy group vs. 19.7 ± 19.4 in the control group), did not exhibit significant differences between groups. Within the epilepsy cohort, the only factor linked to the presence of periodic limb movements was older age, with no observed association with seizure type, number of antiseizure medications, or seizure control. CONCLUSIONS: PLMs are a frequently observed phenomenon in polysomnographic studies of PWE and are predominantly related to advancing age. Given the comparable indices of periodic limb movements in both the epilepsy group and an age- and sex-matched cohort with obstructive sleep apnea, the findings suggest that obstructive sleep apnea might be a major contributor to the periodic limb movements seen 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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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