Autentificare
NeuroPsy InfoHubÎnțelege · Sprijin · Progres
← Toate temele

Epilepsie

Crize epileptice și managementul lor.

328 de articole
Fișe de lucruCere sprijin
← Toate secțiunile

Studii și știri

PublicToțiPentru oricineSpecialiști
VârstăToate vârsteleCopiiTineriAdulțiVârstnici
StudiuEpilepsieÎncredere înaltă22.06.2026

Degenerarea Cerebeloasă Asociată cu Ganglioneuromul Pediatric și Status Epilepticus Super-Refractar: Prezentare de Caz și Revizuire a Literaturii

O fată de 13 ani s-a prezentat cu deteriorare neurologică progresivă, ataxie cerebelară și epilepsie refractară progresând la status epilepticus super-refractar, inițial suspectată ca encefalită autoimună. Evaluarea diagnostică a identificat un autoanticorp neurorestrictiv și o masă adrenală care a fost extirpată chirurgical, revelând un ganglioneurom benign; confirmarea anatomopatologică a condus la îmbunătățire clinică și a extins manifestările paraneoplastice cunoscute ale acestui tip de tumoare.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Convulsii Neonatale: Etiologii, Caracteristici Clinice și Caracteristici Radiologice—Un Studiu Transversal

Acest studiu retrospectiv pe 61 de neonați cu convulsii a identificat encefalopatia hipoxic-ischemică ca cea mai frecventă cauză (43%), cu mai mult de jumătate necesitând o singură medicație anticonvulsivantă și morbiditate semnificativă pe termen lung, inclusiv întârziere în dezvoltare (62,3%) și mortalitate (31%). Identificarea precoce a etiologiei convulsiilor și managementul corespunzător sunt esențiale pentru îmbunătățirea rezultatelor la neonații afectați.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Dieta Atkins Modificată pentru Adolescenți și Adulți cu Epilepsie Rezistentă la Tratament: Un Studiu Randomizat

Acest studiu controlat randomizat investighează eficacitatea dietei Atkins modificate ca tratament adjuvant pentru epilepsia rezistentă la medicamente la adolescenți mai mari și adulți, extinzând cercetarea dincolo de populațiile pediatrice. Studiul evaluează dacă terapia alimentară ketogenă poate reduce frecvența convulsiilor la pacienții care nu au răspuns la medicamentele anticonvulsivante standard.

StudiuEpilepsieÎncredere înaltă22.06.2026

Detectarea crizelor epileptice folosind caracteristici EEG obținute manual și generate automat

Acest studiu analizează generarea automată a caracteristicilor ca o completare a extracției manuale tradiționale a caracteristicilor, în vederea îmbunătățirii modelelor de detectare a crizelor pe baza EEG. Rezultatele arată că combinarea caracteristicilor create manual cu cele generate automat asigură o detectare mai precisă a crizelor, comparativ cu utilizarea exclusivă a caracteristicilor create manual.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Metodă nouă de predicție a crizelor epileptice folosind transformata de sincroextragere și rețele neuronale convoluționale 1D

Acest studiu prezintă o abordare avansată de procesare a semnalelor care combină transformarea de sincro-extracție cu descompunerea valorilor singulare pentru a îmbunătăți rezoluția timp-frecvență a semnalelor EEG în vederea predicției convulsiilor. Folosind un clasificator CNN-1D, metoda a obținut o acuratețe de 99,71-100% pe bazele de date standard de epilepsie, depășind substanțial abordările tradiționale bazate pe Fourier.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Predicția convulsiilor epileptice specifice pacientului folosind Shapelets EEG și învățare automată

Acest studiu propune o abordare de învățare automată pentru a prezice criza epileptice prin analiza semnalelor EEG folosind caracteristici shapelete și clasificatori ansambluri (Bi-LSTM, SVM, CNN). Testat pe date EEG clinice, metoda a atins o sensibilitate de 91,33% cu rate scăzute de alarme false, permițând potențial intervenția la timp a pacienților înainte de debutul crizei.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Predicția convulsiilor epileptice specifice pacientului folosind fuziunea datelor și învățarea automată adversarială

Acest studiu propune o abordare personalizată de învățare automată care combină semnale EEG și ECG cu antrenament advers în domeniu pentru a prezice convulsiile epileptice, raportând o precizie medie de 99,7% și o rată de alarme false de 0,1%. Metoda abordează variabilitatea individuală în modelele de convulsii și urmărește implementarea clinică pentru suport personalizat în predicția convulsiilor.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Model Kuramoto Modificat pentru Simularea Crizelor Epileptice ca Sincronizare Neuronală

Acest studiu adaptează modelul Kuramoto al sincronizării oscilatoarelor pentru a simula crizele epileptice prin reprezentarea neuronilor ca oscilatoare cuplate cu funcții de cuplaj bazate pe creștere logistică. Abordarea utilizează date de electroencefalografie din crize induse prin litiu-pilocarpină la șobolani pentru a valida numeric apariția crizelor prin sincronizarea neuronală crescută.

StudiuEpilepsieÎncredere înaltă22.06.2026

Bariere în accesul la educația formală pentru copiii cu epilepsie în Mahenge, Tanzania

Acest studiu cu metode mixte pe 203 de persoane cu epilepsie din Tanzania a constatat că 30,5% nu s-au înscris niciodată la școală și 54,6% dintre cei înscriși au abandonat, cu bariere categorisate ca fiind individuale (frecvența convulsiilor, efectele secundare ale medicamentelor, stigmă), comunitare (discriminare, concepții greșite, dificultăți economice) și instituționale (lipsa cunoștințelor părților interesate, distanța către școli). Cercetarea evidențiază necesitatea critică de a îmbunătăți conștientizarea și sistemele de sprijin pentru a crește accesul educațional al copiilor cu epilepsie în contexte cu resurse limitate.

StudiuEpilepsieÎncredere înaltă22.06.2026

Detecția Avansat a Crizelor Epileptice Folosind Senzori Biometrici Purtabili: Abordare de Învățare Profundă pentru Monitorizarea Non-Invazivă a Epilepsiei

Acest studiu demonstrează utilizarea inteligenței artificiale și a modelelor de învățare profundă pentru a detecta diferite tipuri de crize epileptice din senzori purtabili (accelerometre, activitate electrodermalã și date privind ritmul cardiac) pe încheieturi sau glezne, oferind o alternativă mai puțin invazivă la monitorizarea standard cu EEG. Rezultatele din 166 de pacienți pediatrici și 900 de crize au arătat că arhitecturi multiple de rețele neuronale ar putea identifica efectiv evenimentele de criză cu metrici detaliate de performanță, inclusiv sensibilitate și rate de alarmă falsă.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Primele convulsii versus convulsiile recurente transferate cu ambulanța: comparația severității în prezentările la serviciul de urgență

Un studiu retrospectiv a analizat 5.996 de pacienți cu convulsii suspectate transportați cu ambulanța pentru a determina dacă convulsiile recurente (≥2 transferuri) se prezentau cu niveluri de severitate diferite față de convulsiile din debut. Rezultatele au indicat că pacienții cu convulsii recurente au tendința să se prezinte cu clasificări de severitate mai scăzute comparativ cu cei care au avut prima convulsie, sugerând diferențe clinice în modelele de prezentare în urgență.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Indicator de neechilibru pentru debutul crizei epileptice

Acest studiu teoretic aplică fizica statistică de neechilibru pentru a înțelege debutul crizelor epileptice prin analiza fluxului de probabilitate și peisajurilor de potențial-flux. Cercetarea sugerează că măsurătorile gradului de neechilibru pot servi drept biomarker alternativ pentru detectarea inițierii crizelor.

StudiuEpilepsieÎncredere înaltă22.06.2026

Sindromul de Mioclonie de Acțiune și Insuficiență Renală Legat de SCARB2: Caracteristici Clinice, Diagnostic și Management

SCARB2-AMRF este o tulburare genetică rară și progresivă care se prezintă cu epilepsie mioclonică progresivă și/sau sindrom nefrotic rezistent la steroizi, cauzată de variante patogene bialelice în gena SCARB2. Diagnosticul se stabilește prin testare genetică moleculară la pacienții cu manifestări neurologice și/sau renale caracteristice, cu management centrat pe tratamentul simtomatic incluzând medicamente anticonvulsivante și îngrijire de suport, deși afecțiunea este în cele din urmă fatală în 7-15 ani de la debutul bolii.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Detecția Automată a Crizelor Epileptice din Semnale EEG Folosind Învățarea Profundă și Algoritmi de Optimizare

Acest studiu prezintă un sistem automatizat pentru detectarea crizelor epileptice din semnale EEG folosind extragerea de caracteristici pe baza entropiei spectrale finite combinată cu o unitate de memorie recursivă cu termeni gatiți și algoritm de optimizare Ladybug Beetle. Abordarea urmărește să îmbunătățească analiza tradițională manuală a EEG prin reducerea prejudecății și gestionarea mai eficientă a unor seturi mari de date.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Separarea Caracteristicilor și Antrenamentul Adversarial pentru Detectarea Independentă de Pacient a Convulsiilor Epileptice

Acest studiu prezintă un model de învățare automată conceput pentru a detecta crize epileptice la mai mulți pacienți prin abordarea variabilității datelor între subiecți prin tehnici de separare a caracteristicilor și extracție de caracteristici invariante. Modelul a atins o acuratețe de 85,7% pe setul de date TUH folosind validare încrucișată de tip leave-one-out, demonstrând potențial pentru aplicație clinică în sisteme automate de detectare a crizelor.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Atitudinile Negative ale Profesorilor și Alfabetizarea Sanitară Limitată ca Factori de Risc pentru Conștientizarea Redusă a Epilepsiei în Școlile Turce

Un studiu realizat pe 1.408 de profesori din școli turcești a constatat o conștientizare semnificativ scăzută a epilepsiei (scor median 5/100) corelată cu alfabetizare sanitară limitată, atitudini negative și lipsa expunerii personale la epilepsie. Profesorii cu alfabetizare sanitară adecvată aveau o conștientizare a epilepsiei de 1,92 ori mai mare, femeile și profesorii din ciclul primar manifestând o conștientizare mai bună decât omologii lor.

StudiuEpilepsieÎncredere bună22.06.2026

Detecția convulsiilor epileptice bazată pe EEG folosind algoritmul binar al libelulei și rețeaua neuronală profundă

Lucrarea propune un sistem automated de detecție a convulsiilor care valorifică rețelele neuronale profunde și algoritmul binar al libelulei pentru a analiza modele de simetrie/asimetrie ale semnalelor EEG. Caracteristicile statistice extrase prin Transformata Wavelet Staționară sunt utilizate pentru a diferenția stările EEG normale, interictal și ictal, algoritmul îmbunătățind performanța clasificării și eficiența antrenării.