Seizure recurrence after first epileptic episode in ischemic stroke: Risk factors and their association with cognition and mood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Ischemic stroke (IS) survivors face an elevated risk of epileptic seizures, and recurrent seizures following the first episode often signal worsening functional outcomes. AIM To investigate risk factors associated with seizure recurrence after a first episode in patients with IS and explore their associations with cognitive function, anxiety, and depression. METHODS A total of 100 patients with IS admitted to Shaanxi Provincial People’s Hospital between January 2017 and January 2024 were enrolled in this study. After a 1-5-year follow-up, patients were categorized into recurrence (n = 43) and non-recurrence (n = 57) groups. Their medical records were collected and analyzed using univariate and multivariate analyses to determine potential predictors of seizure recurrence. Variables with statistical significance in the univariate analysis were incorporated into a binary logistic regression model for multivariate analysis. The risk model’s predictive performance was evaluated using the receiver operating characteristic curve. How independent risk factors, identified in multivariate analysis, related to cognitive [Montreal Cognitive Assessment (MoCA)] and emotional [Self-Rating Anxiety Scale (SAS)/Self-Rating Depression Scale (SDS)] outcomes, were assessed. RESULTS Recurrent seizures were significantly associated with age, stroke severity (National Institutes of Health Stroke Scale), late-onset seizures, electroencephalogram abnormalities, cortical involvement, hemorrhagic infarction, and extensive cerebral infarctions, with late-onset seizures, cortical involvement, and hemorrhagic infarction serving as independent predictors. The risk model revealed an area under the curve of 0.732, with 88.37% specificity and 42.11% sensitivity. These three were also correlated with lower MoCA scores and higher SAS and SDS scores. CONCLUSION In patients with IS, recurrent seizures after the first episode can be independently predicted by late-onset seizures, cortical involvement, and hemorrhagic cerebral infarction-factors also correlating with cognitive impairment and emotional distress. These findings underscore the need for close clinical monitoring and targeted interventions (e.g. , cognitive rehabilitation and psychological support) to mitigate seizure recurrence in high-risk individuals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».