Seizure outcome of pediatric epilepsy surgery: systematic review and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This systematic review and meta-analyses assessed seizure outcome following pediatric epilepsy surgery. Methods: MEDLINE, Embase and Cochrane were searched for pediatric epilepsy surgery original research from 1990 to 2017. The outcome was seizure freedom at 12 months or longer follow-up. Using random effects models, the effect sizes for controlled studies, uncontrolled studies on surgery locations (temporal lobe [TL], extra-temporal lobe [ETL] or hemispheric surgery), pathologies, non-lesional epilepsy and incomplete resection were estimated. Meta-regression assessed the relationship between age at surgery, age at seizure onset and seizure outcome. Random-effects network meta-analysis was conducted for surgery locations. Results: 258 studies were included. Surgery achieved higher seizure freedom than medical therapy (OR=6.49 [95%CI: 2.87, 14.70], p<0.001). Seizure freedom declined over time after surgery, from 64.8% (95%CI: 51.2%, 76.4%; p=0.034) at 1 year, to 60.3% (95%CI: 52.9%, 67.4%; p=0.007) at 5 years, and 39.7% (95%CI: 28.4%, 52.2%, p=0.106) at 10 years. Seizure freedom was (i) highest for hemispheric surgery, followed by TL, and ETL surgery; and (ii) highest for tumor, and lower for malformations of cortical development. Seizure freedom was lower for non-lesional than lesional epilepsy (OR=0.54 [95%CI: 0.34, 0.88], p=0.013), and incomplete than complete resection (OR=0.13 [95%CI: 0.08, 0.21], p<0.001). Age at surgery and age at seizure onset were associated with seizure freedom for mixed pathologies and surgery locations, and TL surgery. Conclusion: Epilepsy surgery was more effective than medical therapy to control seizures. Understanding seizure outcomes of different surgery locations, pathologies, non-lesional epilepsy and incomplete resection will assist with pre-surgical counselling.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,130 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».