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疫苗接种后的癫痫不良事件
目的：接种疫苗后可能会发生癫痫发作和癫痫不良事件 (AE)。对于癫痫 AE，通常预计它们只会在背景人群频率下发生，与免疫接种无关。疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 收集了疫苗接种者经历的 AE 子集，包括多种与癫痫相关的 AE。本研究检查了 VAERS 中与免疫接种相关的癫痫 AE 发生率高于背景率的可能性。方法：在此，回顾性检查 VAERS 中与免疫接种后癫痫和癫痫发作相关的 AEFI。报告的 AEFI 通过每种疫苗的总 AEFI 进行标准化。VAERS 数据按疫苗类型、疫苗来源、接种者性别和婴儿年龄分层进行检查。结果：与其他疫苗相比，在多种疫苗中发现了与癫痫和癫痫发作 AEFI 相关的信号，这些疫苗的标准化频率高于预期的人群背景频率。对于几种疫苗，1 岁以下儿童的标准化癫痫 AEFI 频率高于 1 岁儿童。对于来自不同制造商的匹配疫苗对，观察到统计学上不同的癫痫 AEFI 标准化频率。多种疫苗的这些匹配对表明可能的疫苗污染（例如内毒素）是导致癫痫和癫痫发作 AEFI 升高的可能因素。结论：根据报告的结果，将一小部分疫苗的某些免疫接种推迟到儿童 1 岁可预测会降低这些疫苗的癫痫 AEFI 发生率。对于几种疫苗，检测到来自不同制造商的相同（或相似）疫苗的癫痫 AEFI 标准化频率存在统计学上显着差异；这表明可能的制造污染物（例如内毒素）是观察到的癫痫 AEFI 高于背景率的可能病原体。预计消除或减少这些可能的污染物将使观察到的关联降低到更接近其他具有非常低的癫痫 AEFI 标准化频率的疫苗所观察到的背景人群水平。
儿童难治性癫痫的药物治疗策略
耐药性被定义为经过充分尝试两种耐受性良好且选择恰当的抗癫痫药物仍无法达到持续的无癫痫发作效果。在癫痫发作无法控制的情况下，儿童癫痫应首先排除假性耐药性（依从性差、抗癫痫药物效果恶化、诊断为心因性非癫痫性癫痫）。本文讨论了选择抗癫痫药物的过程以及多药联合治疗和精准医疗的概念。对于耐药性癫痫，当无法进行治愈性手术时，治疗的目的在于改善生活质量而不是减少癫痫发作次数。近年来，尽管可用的抗癫痫药物有所增加，但耐药性癫痫的发病率并未改变。精准医疗可能为罕见癫痫提供一种机制驱动的治疗，但这是否会提高耐药性癫痫的疗效仍不清楚。反义寡核苷酸或腺相关病毒 (AAV) 基因治疗正从实验阶段转向首次人体试验。它可能会改变某些癫痫综合征的自然病程。
San Servolo高级癫痫课程
该课程旨在教会者（1）利用基本知识来评估候选患者的癫痫手术和电生理技术的癫痫手术； （2）了解外科手术补救症的性质和演变； （3）识别并选择可能受益于手术治疗的药物疗法癫痫患者； （4）计划神经生理学，视频EEG和成像研究，并在临床背景下解释其结果； （5）确定需要进行侵入性评估的患者并选择适当的侵入性技术； （6）了解各种外科手术和非分离方法； （7）管理癫痫手术团队。该课程针对神经外科医生，神经科医生，神经科医生，神经生理学家，神经放射学家和对病理生理学，诊断和治疗药房诊断和管理的临床神经科学家，以及纤毛外科手术计划的发展。该课程基于额叶和互动教学，实践会议，特殊小组活动以及临床病例的介绍。与会者将在小型团队中分组，以在两位教职员工的监督下准备有关药物抗癫痫的研究项目。
简报：癫痫患者的就业调整
始终最好不要承担癫痫发作的原因，而是由人指导。通常，他们会确定触发癫痫发作并采用应对策略的原因，例如，在明亮的光线下戴着深色眼镜，而不是看电视或视频。使用LCD或LED屏幕的计算机和电视触发癫痫发作的可能性较小；但是，它们发出的颜色也可能触发癫痫发作。始终与人交谈，以确定最佳的设备类型。
过敏，哮喘，糖尿病和/或癫痫病.docx
按照此政策为过敏反应，哮喘，糖尿病和/或癫痫病的学生提供的程序，并将跨越参考政策208学生残疾适应和政策207对小学和中学生口服药物的管理。尽管不可能创建一个无风险的环境，但学校工作人员和父母/监护人可以采取重要步骤来最大程度地减少潜在的威胁生命的情况，包括以下情况：3.1.1清楚地表达了父母/守护者，学校工作人员和学生和学生自己的预期角色和责任； 3.1.2建立通讯和实施计划，以向父母/监护人，学生，员工传播信息，并包括与具有其中一个或多个诊断的学生直接联系的其他人；
加拿大反对癫痫（CLAE）的联盟
•2021年CLAE科学会议几乎在2021年9月24日至26日举行，已注册了220多个。主题包括：癫痫是全球健康的优先事项，颅内EEG调查，案例研究，新模型，新模型以及对癫痫性脑病的新疗法的追求，人类脑器官，人类的脑癌，用于病理生理学和治疗的病理生理学和治疗症状，染料型和机构模型，并在植物上的模型和机遇： KCNQ2 DEE：CACNA1A相关的癫痫性脑病的陷阱和进步，分子和网络机制，以及笑容：NMDA受体作为发病机理的部位，既是癫痫性吸引性脑病中的疗法。•2022年CLAE科学会议和CERI会议在卑诗省的基洛纳举行，在163次注册时取得了巨大的成功。今年，克莱（Clae）收到了最多的抽象意见。晚宴在第50平行酒庄举行，并受到注册人的好评。2022 ASM的主题包括：颅内调查是手术成功的关键，颅内脑电图后的手术结果：不是很好，什么时候好，什么时候坏？人类的脑室，用于癫痫性脑病的病理生理学和治疗，婴儿痉挛啮齿动物模型中的基因编辑：进步和机会，癫痫神经的神经调节，癫痫中的迷传神经刺激等等。•2023年CLAE科学会议将于2023年10月13日至15日在爱德华王子岛的夏洛特敦举行。由于1921年和2022年，由于1921年和2022年面临的挑战，2021年的年度科学会议是虚拟的。在2022年的科学会议期间，由于成员无法参加Covid-19，需要进行最后一分钟的更改。
电压门控钾通道和遗传癫痫
外显子和靶向测序的最新进展显着改善了癫痫病的病因诊断，揭示了持续数量的癫痫相关致病基因。因此，癫痫的诊断和治疗变得更容易获得，更可追溯。电压门控钾通道（KV）调节神经元系统中的电兴奋性。突变的KV通道已与癫痫有关，如在使用基因敲除小鼠模型的研究中所证明的那样。通过不同的机制，KV通道的增益和功能丧失导致具有相似表型的癫痫病，从而为癫痫的诊断和治疗带来了新的挑战。对遗传癫痫的研究正在迅速发展，几名候选药物靶向突变的基因或出现的通道。本文简要概述了与电压门控钾离子通道功能障碍相关的癫痫的症状和发病机理，并突出了治疗方法最近的进展。在这里，我们回顾了近年来与癫痫相关的基因突变的病例报告，并总结了KV基因的比例。我们的重点是针对与癫痫有关的特定电压门控通道基因的精确处理进展，包括KCNA1，KCNA2，KCNB1，KCNB1，KCNC1，KCND2，KCND2，KCNQ2，KCNQ2，KCNQ3，KCNQ3，KCNH1，KCNH1和KCNH5。
癫痫，自杀念头及其复杂关系
AED治疗的不良影响，这种风险仍然相对较低，但不可忽略[10,11]。 涉及AED的临床试验的美国荟萃分析发现，自杀行为或构想的风险约为接受安慰剂的患者的两倍。 具体而言，服用AEDS的患者自杀行为或构想的估计发病率约为0.43％，而接受安慰剂的患者为0.22％。 这对应于0.21个百分点的风险增加，或者每500名接受AEDS治疗的患者的自杀念头或行为大约1例。 尽管相对风险增加了，但绝对风险仍然很低，由于AEDS引起的自杀思想或行为的200名患者中的少于1名[12,13]。 尽管如此，在患有癫痫患者中，必须权衡与AED相关的自杀风险，以与不治疗癫痫发作的风险。 停用AED或拒绝开始进行癫痫发作可能会带来更大的风险，并造成严重的伤害[2,4,8,11,14,15]。AED治疗的不良影响，这种风险仍然相对较低，但不可忽略[10,11]。涉及AED的临床试验的美国荟萃分析发现，自杀行为或构想的风险约为接受安慰剂的患者的两倍。具体而言，服用AEDS的患者自杀行为或构想的估计发病率约为0.43％，而接受安慰剂的患者为0.22％。这对应于0.21个百分点的风险增加，或者每500名接受AEDS治疗的患者的自杀念头或行为大约1例。尽管相对风险增加了，但绝对风险仍然很低，由于AEDS引起的自杀思想或行为的200名患者中的少于1名[12,13]。尽管如此，在患有癫痫患者中，必须权衡与AED相关的自杀风险，以与不治疗癫痫发作的风险。停用AED或拒绝开始进行癫痫发作可能会带来更大的风险，并造成严重的伤害[2,4,8,11,14,15]。
能力框架小儿癫痫护士...
本文档描述了儿科癫痫护士专家（PENS）的修订能力框架。认识到1990年代初期第一笔角色角色的开创性工作，这项修订增强了对钢笔的专业角色的承诺，以便对癫痫病儿童和年轻人的健康成果可能有所改善。了解癫痫发作的进步在临床上为研究证据带来了新的评估和管理方法（Campbell等人，2019年），并直接有关护理，支持和护理模型的未来未来研究议程。专业领域内的这种进展是在英国四个家庭中当前不断发展的健康政策的背景下设定的，解决了儿童健康不平等并增加患者的参与。因此，钢笔的角色适合目的，并且有生产可持续劳动力的职业途径至关重要。个体笔必须证明其能力和能力在当前背景下满足患有癫痫的儿童和年轻人的健康需求，但也显示了未来实践的领导力和创新。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和
材料和方法：我们进行了一项回顾性研究，涉及300名结节硬化症复合物 - 相关癫痫病。该研究包括临床数据和T2WI和FLAIR图像的分析。临床数据包括性别，发病年龄，成像年龄，婴儿痉挛和固定用药数量。为了预测抗性药物治疗，我们开发了一种称为WAE-NET的多技术深度学习方法。此方法使用了多对抗MR成像和临床数据。将T2WI和FLAIR图像合并为Flair3，以增强结节性硬化病变病变和正常脑组织之间的对比度。我们使用具有上述变量的完全连接的网络培训了基于临床数据的模型。之后，创建了由Resnet3D体系结构构建的加权平均合奏网络作为最终模型。