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Épilepsie rolandique
Épilepsie rolandique : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Épilepsie
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Électroencéphalographie
Tests diagnostiques
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Épilepsie
Symptômes
Crises épileptiques
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Épilepsie
Symptômes
5
Symptômes
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Épilepsie
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Épilepsie
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Épilepsie
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5
Facteurs environnementaux
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Épilepsie
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Soutien familial
Traitements
5
Traitement
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Effets secondaires
Médicaments antiépileptiques
Suivi médical
Électroencéphalographie
Complications
5
Complications
Troubles de l'apprentissage
Blessures
Crises épileptiques
Troubles psychiatriques
Épilepsie
Facteurs de risque
5
Facteurs de risque
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Épilepsie
Stress
Crises épileptiques
Troubles du sommeil
Épilepsie
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 20/03/2025
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Massachusetts General Hospital, Department of Neurology, Boston, MA 02114, USA; Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA. Electronic address: cjchu@mgh.harvard.edu.
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Department of Mathematics and Statistics and Center for Systems Neuroscience, Boston University, Boston, MA 02215, USA.
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Massachusetts General Hospital, Department of Neurology, Boston, MA 02114, USA; Graduate Program in Neuroscience, Boston University, Boston, MA 02215, USA. Electronic address: dchinappen@mgh.harvard.edu.
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Department of Diagnostic Radiology, Jinling Hospital, the First School of Clinical Medicine, Southern Medical University, Nanjing, 210002, China.
Department of Diagnostic Radiology, Jinling Hospital, Nanjing University School of Medicine, Nanjing, 210002, China.
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Department of Neurology, Jinling Hospital, Nanjing University School of Medicine, Nanjing, 210002, China.
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Department of Diagnostic Radiology, Jinling Hospital, Nanjing University School of Medicine, Nanjing, 210002, China.
College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210002, China.
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Department of Diagnostic Radiology, Jinling Hospital, the First School of Clinical Medicine, Southern Medical University, Nanjing, 210002, China. cjr.luguangming@vip.163.com.
Department of Diagnostic Radiology, Jinling Hospital, Nanjing University School of Medicine, Nanjing, 210002, China. cjr.luguangming@vip.163.com.
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Department of Diagnostic Radiology, Jinling Hospital, the First School of Clinical Medicine, Southern Medical University, Nanjing, 210002, China. zhangzq2001@126.com.
Department of Diagnostic Radiology, Jinling Hospital, Nanjing University School of Medicine, Nanjing, 210002, China. zhangzq2001@126.com.
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Massachusetts General Hospital, Department of Neurology, Boston, MA 02114, USA.
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Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, 149 Thirteenth Street, Suite 2301, Charlestown, MA, 02129, USA.
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Department of Neurology, Children's Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China.
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Department of Radiology, Affiliated Hospital of Zunyi Medical University, Medical Imaging Center of Guizhou Province, Engineering Research Center of Intelligent Medical Imaging in Guizhou Higher Education Institutions, Zunyi 563003, China. Electronic address: zmcliuh@163.com.
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Department of Basic & Clinical Neurosciences, Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience, King's College London, London, UK.
Evelina London Children's Hospital, London, UK.
MRC Centre for Neurodevelopmental Disorders, King's College London, London, UK.
King's College Hospital, London, UK.
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3 publications dans cette catégorie
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Department of Radiology, Affiliated Hospital of Zunyi Medical University, Guizhou, China.
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Massachusetts General Hospital, Department of Neurology, Boston, MA 02114, USA; Graduate Program in Neuroscience, Boston University, Boston, MA 02215, USA.
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Massachusetts General Hospital, Department of Radiology, Boston, MA 02114, USA; Athinoula A, Martinos Center for Biomedical Imaging, Charlestown, MA 02129, USA; Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA.
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Affiliations :
Neuroscience Research Center, Shiraz Medical School, Shiraz University of Medical Sciences, Shiraz, Iran; Jefferson Comprehensive Epilepsy Center, Department of Neurology, Thomas Jefferson University, Philadelphia, Pennsylvania, PA, USA. Electronic address: aliasadipooya@yahoo.com.
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2 publications dans cette catégorie
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Department of Pediatrics, Affiliated Foshan Maternity & Child Healthcare Hospital, Southern Medical University, 11 Renminxi Road 11, Foshan, 528000, Guangdong, China.
The Second School of Clinical Medicine, Southern Medical University, Guangzhou, China.
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Statistical regression models are used for predicting outcomes based on the values of some predictor variables or for describing the association of an outcome with predictors. With a data set at hand,...
We propose a censored quantile regression model for the analysis of relative survival data. We create a hybrid data set consisting of the study observations and counterpart randomly sampled pseudopopu...
The recently proposed proportional win-fractions (PW) model extends the two-sample win ratio analysis of prioritized composite endpoints to regression. Its proportionality assumption ensures that the ...
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In modern biomedical datasets, it is common for recurrent outcomes data to be collected in an incomplete manner. More specifically, information on recurrent events is routinely recorded as a mixture o...
Transcriptome-wide association studies (TWASs) have shown great promise in interpreting the findings from genome-wide association studies (GWASs) and exploring the disease mechanisms, by integrating G...
Comprehensive and realistic simulations indicated NeRiT had calibrated type I error control for testing both the node effect and edge effect, and yields higher power than the existed methods, especial...
NeRiT is a powerful and efficient network regression method in TWAS....
The prediction of multiple drug efficacies using machine learning prediction techniques based on clinical and molecular attributes of tumors is a new approach in the field of precision medicine of onc...
We developed multiple drug efficacy prediction models based on three types of tumor characteristics by applying machine learning methods, including multi-target regression (MTR) and support vector reg...
When 30 real tumor samples were used for the train-test and CV methods, MTR models predicted the efficacy with less error than SVR models. Comparatively, using 340 theoretical samples for the train-te...
We developed efficient statistical and machine learning models using MTR and SVR analysis for anticancer drug efficacy, which will be useful in the field of precision medicine to choose the most suita...