Revidierte Klassifikation epileptischer Anfälle: Positionspapier der Internationalen Liga gegen Epilepsie
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Die Internationale Liga gegen Epilepsie (ILAE) hat die operationale Klassifikation epileptischer Anfälle 2017 auf der Grundlage der damals entwickelten Rahmenbedingungen aktualisiert. In diese Überarbeitung wurden die publizierten Erfahrungen mit der Umsetzung der 2017er-Klassifikation einbezogen. Eine 37 Personen zählende Arbeitsgruppe wurde vom ILAE-Exekutivausschuss eingesetzt. Die internationalen Expertinnen und Experten aus allen ILAE-Regionen wandten ein modifiziertes Delphi-Verfahren an, bei dem für jeden Vorschlag ein Konsens von mehr als zwei Dritteln erforderlich war. Nach Veröffentlichung auf der ILAE-Homepage mit dem Ersuchen, Kommentare zu dem Entwurf einzugeben, ernannte der Exekutivausschuss 7 zusätzliche Sachverständige für die Arbeitsgruppe zur Überarbeitung des Positionspapieres, um die eingegangenen Kommentare zu diskutieren und gegebenenfalls einzubeziehen. Die aktualisierte Klassifikation behält die Hauptklassen von Anfällen bei: fokal, generalisiert, unbekannt (ob fokal oder generalisiert) und nicht klassifiziert. Taxonomische Regeln unterscheiden zwischen Klassifikatoren , die biologische Klassen widerspiegeln und sich direkt auf die klinische Behandlung auswirken, und Deskriptoren , die andere wichtige Anfallsmerkmale angeben. Fokale Anfälle und Anfälle unbekannten Ursprungs werden darüber hinaus nach dem Bewusstseinszustand des Patienten während des Anfalls klassifiziert, je nachdem ob eine Bewusstseinsstörung vorliegt oder nicht. Die Bewertung, ob eine Bewusstseinsstörung vorliegt, wird durch Gewahrsein (engl. „awareness“) und Reaktionsfähigkeit (engl. „responsiveness“) während eines Anfalls und erhaltene Erinnerung (engl. „recall“) nach einem Anfall klinisch operationalisiert. Wenn der Bewusstseinszustand nicht bestimmbar ist, wird der Anfall unter dem übergeordneten Begriff, d. h. der Hauptanfallsklasse (fokaler Anfall oder Anfall unbekannten Ursprungs) klassifiziert. Generalisierte Anfälle werden in Absencen, generalisierte tonisch-klonische Anfälle und andere generalisierte Anfälle eingeteilt, wobei jetzt auch der negative Myoklonus als Anfallstyp beschrieben wird. Anfälle werden in der Grundversion als solche mit oder ohne beobachtbare Manifestationen beschrieben, während eine erweiterte Version die chronologische Abfolge der Anfallssemiologie verwendet. Diese aktualisierte Klassifikation umfasst 4 Hauptklassen und nur noch 21 Anfallstypen (und nicht mehr 63 wie in der 2017 Klassifikation; Anm. d. Übersetzer). Besonderer Wert wurde auf die Übersetzbarkeit in andere Sprachen jenseits von Englisch gelegt. Ziel ist es, eine gemeinsame Sprache für alle im Bereich Epilepsie tätigen Gesundheitsfachkräfte zu schaffen – von ressourcenarmen Gebieten bis hin zu hoch spezialisierten Zentren – und leicht zugängliche Begriffe für Patientinnen und Patienten sowie Betreuungspersonen bereitzustellen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.041 | 0.105 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.023 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".