AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe initial clinical diagnosis waschanged in 44.7% to 56.5% of patients where a change of treatment was needed in 36.5% ofthe cases.Conclusion: While the Semiological Seizure Classification appears to be more consistentthan the 1981 and 2010 Seizure Classifications, the impact of short term VEM on the accurateclassification is remarkable.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: The main purpose of the epilepsy classifications is to guide physicians to get thecorrect diagnosis and subsequently select the appropriate treatment. When using the dailyclassifications, the diagnosis and treatment of some patients sometimes remain unsatisfying,and video EEG monitoring (VEM) is the alternatively applied diagnostic tool in such patients.In the present study, the agreement of different classifications before and after short termVEM is investigated.Methods: Three hundred ninety-one patients who had undergone VEM were enrolled in thestudy. Forty-five cases, whose epileptic seizures could be recorded, were classified before andafter VEM according to 1981 Classification of Epileptic Seizures, 1989 Epileptic SyndromeClassification, 2010 Seizure and Electroclinical Syndrome Classifications proposed byInternational League Against Epilepsy (ILAE) Commission on Terminology andClassification, and Semiological Seizure Classification reported by Luders et al. in 1998.Results: The intra-observer agreements of Semiological Seizure, 1989 and 2010Electroclinical Syndrome Classifications were found to be substantial, whereas those of 1981and 2010 Epileptic Seizure Classifications were moderate. The initial clinical diagnosis waschanged in 44.7% to 56.5% of patients where a change of treatment was needed in 36.5% ofthe cases.Conclusion: While the Semiological Seizure Classification appears to be more consistentthan the 1981 and 2010 Seizure Classifications, the impact of short term VEM on the accurateclassification is remarkable.
Özet
Amaç: Epilepsi sınıflamalarında ana amaç hastanın tanısını doğru bir şekilde koymak ve butanıya uygun tedaviyi seçmektir. Günlük pratikte sık kullanılan sınıflamalar halen bazıhastaların tanı ve tedavisinde yetersiz kalmakta, kesin sınıflama ve tanı için video-EEGmonitörizasyonu (VEM)'na başvurulmaktadır. Bu çalışmada farklı epilepsi sınıflamalarınınVEM öncesi ve sonrasındaki uyumluluğu araştırılmıştır.Yöntem: Çalışmaya kısa süreli VEM yapılmış olan 391 hasta alınmış, epileptik nöbet kaydıyapılabilen 45 olguda monitörizasyon öncesi ve sonrasında sınıflandırma amacıylaUluslararası Epilepsi Topluluğu Terminoloji ve Sınıflama Komisyonunun 1981 EpileptikNöbet Sınıflaması, 1989 Epilepsi Sendrom Sınıflaması, 2010 Epilepsi Nöbet ve ElektroklinikSendrom Sınıflama Önerileri ile Lüders ve ark. tarafından önerilen Semiyolojik NöbetSınıflaması olmak üzere beş farklı yöntem kullanılmıştır.Bulgular: Semiyolojik Nöbet Sınıflaması'nın, 1989 ve 2010 Elektroklinik SendromSınıflamalarının gözlemler arası uyumluluğu iyi derecede; 1981 ve 2010 Epileptik NöbetSınıflamalarının ise orta derecede bulunmuştur. VEM sonrasında olgularda %44,7 ile %56,5oranında tanıların değiştiği, % 36,5'inde de tedavinin değiştiği görülmüştür.Sonuç: Semiyolojik Nöbet Sınıflaması'nın 1981 ve 2010 Epileptik Nöbet Sınıflamalarınaoranla daha uyumlu olduğu görülmekle birlikte kısa süreli VEM yapılmasının doğrusınıflandırmaya katkısının büyük olduğu dikkati çekmektedir.