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Enregistrement W7019652608

Impact of comorbid sleep disorders in patients with epilepsy on mortality risk

2024· dissertation· en· W7019652608 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsySleep disorderInsomniaSleep (system call)Incidence (geometry)PopulationComorbidityEpidemiologyRisk factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pooled mortality is nearly three times higher in people with epilepsy (PWE), with epilepsy-related deaths, including sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP), status epilepticus, and drowning, being more prevalent than other causes. Approximately 80% of SUDEP events occur during sleep, and sleep abnormalities are common in PWE, including disruptions in quality and architecture. Primary sleep disorders like sleep-disordered breathing and insomnia disorder are prevalent in both the general population and PWE. Currently, research is extensively exploring SUDEP risk evaluation and biomarkers, with limited studies investigating the connection between sleep and SUDEP/all-cause mortality risk in epilepsy. This study aims to assess the relationship between mortality risk in epilepsy and the diagnosis of primary sleep disorders. Methods: The study included consecutive patients with active epilepsy from a Canadian epilepsy clinic over a 4-year period. The database collected demographic, clinical, neurophysiological, and sleep information, along with accident and hospitalization records. Mortality risk was evaluated using the modified SUDEP-7 scale, and primary sleep disorder diagnoses were made by a qualified sleep physician based on ICSD-3 criteria. Patients were categorized into two groups: those without comorbid sleep disorders (Group 1) and those with sleep disorders (Group 2). Statistical analyses were conducted to compare mortality risk-related variables between the two groups. Results: The study enrolled 1506 PWE, with Group 1 (1130 patients) and Group 2 (376 patients). Both groups showed similar average epilepsy duration, epilepsy type distribution, and the percentage of PWE seizure-free for over a year. However, Group 2 exhibited a significantly higher proportion of PWE with high mortality risk, increased incidence of all-cause mortality, accidents, and poorer employment status. The most common sleep disorder in Group 2 was obstructive sleep apnea (54%), followed by insomnia disorder (29%) and restless legs syndrome (12%). Conclusion: Comorbid primary sleep disorders are associated with significantly higher SUDEP risk and all-cause mortality risk in epilepsy. PWE with these sleep disorders also face an elevated risk of accidents and unemployment. This study offers valuable insights for developing more accurate predictive models and tools for assessing mortality risk.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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