Postictal Aphasia and Paresis: A Clinical and Intracerebral EEG Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the lateralizing value of postictal language and motor deficits and studied their underlying mechanisms. PATIENTS AND METHODS: The total sample consisted of 35 patients (26 temporals, 8 frontals, 1 parietal) with a good postsurgical outcome (Engel's class I and II). Postictal examination was blindly reviewed on videotapes. In 15 cases (29 seizures), postictal language manifestations were analyzed in relation with the diffusion of the epileptic discharge recorded by intracerebral EEG. Language dominance was determined by the intracarotid amobarbital test. RESULTS: Postictal aphasia was observed only when (1) seizure originated in the dominant hemisphere and (2) ictal activity spread to language areas (Wernicke and/or Broca areas). When the epileptic focus was in the nondominant hemisphere, no postictal aphasia was observed even if there was secondary generalization of ictal activity affecting the language areas of the dominant hemisphere. Postictal motor deficits also had a strong lateralizing value even when seizures were secondarily generalized. CONCLUSION: Postictal aphasia in temporal epilepsies and postical motor deficits in temporal and extra temporal epilepsies provided excellent lateralizing information. Postictal deficits appear to be the result of inhibitory mechanisms induced by previous ictal activity of the structures related to these functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».