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文摘
摘要目的:识别特征预测non-diagnostic入学的鉴别诊断/分类EMU病人没有事件的前5天入院。
背景:以证据为基础的指导有限关于适当的时机鸸鹋的放电。特别是,它是未知的,患者没有成功的早期诊断承认可能会受益于持续监测。
设计/方法:我们进行了回顾性的图表总结的鸸鹋的患者在医院之间的宾夕法尼亚大学的1/2012和7/2017。卡方测试和逻辑回归模型被用来研究各种各样的病人,是否结合脑电图和成像特征可以独立或预测如果病人会有non-diagnostic留下来。
结果:我们确定198 EMU患者住院时间> 5天没有事件前五天的大约1400 EMU招生录取的一个五年计划。没有发作放电前5天与non-diagnostic保持(p =。0009 = 2.90)。缺乏运动符号学也与non-diagnostic保持(p =。0267 = 2.36)。没有发作放电和主要电动机符号学的阳性预测值为82.8% non-diagnostic入学。人口因素、lesional MRI和aed的数量和类型不影响诊断的可能性和non-diagnostic留下来。
结论:非符号学和没有发作放电预测non-diagnostic入院的病人承认的鸸鹋> 5天。这些标准可以识别患者可能受益于长期EMU承认,从而促进早期放电和提高鸸鹋的利用率。
披露:Cherayil博士没有披露。Khankhanian博士没有披露。盖尔芬德博士已经收到个人赔偿咨询、担任科学顾问委员会,与Guidepoint来说,或其他活动。盖尔芬德博士已经收到Aquestive研究支持,Idec,卫材公司,癫痫的基础上,进行治疗,辉瑞公司,SK, UCB制药。
