Investigating the Effect of Cognitive Rehabilitation on Cognitive Impairment Associated With Antiseizure Medications in Patients With Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Objective Most existing studies on cognitive rehabilitation in epilepsy focus on patients undergoing epilepsy surgery or classify interventions based on epilepsy type. This study aimed to determine whether antiseizure medications (ASMs) cause cognitive dysfunction in epilepsy patients by using neuropsychological assessments and auditory event-related potentials (ERPs), and whether cognitive rehabilitation can reduce this potential impact. Materials and Methods The study included patients scheduled to begin ASM monotherapy. All participants first underwent a face-to-face Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Auditory ERPs including P300 and N200 latencies, and N2 to P3 peak-to-peak amplitudes were recorded in the electrophysiology laboratory. Patients were randomly divided into two groups: Group A (no cognitive rehabilitation) and Group B (received cognitive rehabilitation). After two months, both MoCA and auditory ERP measurements were repeated, and the results were statistically analyzed. Results In Group A, patients using carbamazepine (CBZ), zonisamide (ZNS), or valproic acid (VPA) showed a statistically significant decline in MoCA scores and auditory ERP results ( P < .05), suggesting a protective role of rehabilitation. For topiramate (TPM), cognitive decline was weakly significant even with rehabilitation ( P = .031)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».