心因性のない非可leプ性発作（PNES）、てんかん、およびその他の無脂肪発作（1）の個人における人格特性、病気の行動、精神疾患の併存疾患：条件間の差別化

目的：この研究は、人口統計学的および発作の特性、人格特性、病気行動、およびうつ病の観点から、心理因性のない発作（PNES）の南アフリカの個人がてんかん発作（ES）および他の無硬化性発作（1）の個人と異なるかどうかを調査することを目的としています。、不安、心的外傷後ストレス障害（PTSD）併存疾患統計的に有意な方法。もしそうなら、これらの違いがてんかんの鑑別診断と実際の診断としての疑いを提起する際にこれらの違いを利用できるかどうかをテストするために。 方法：データは、ビデオ電気脳波（VEEG）技術を備えた私立病院と政府病院からの利便性サンプリングを使用して、発作の苦情を募集した29人の成人から分析されました。定量的な二重盲検サンプリング比較デザインが使用されました。人口統計および発作アンケート、Neo 5因子インベントリ-3（NEO-FFI-3）、病気行動アンケート（IBQ）の略語バージョン、およびベック不安インベントリ - プライマリケア（BAI-PC）が実施されました。Cronbachのアルファ、分散分析（ANOVA）、相互調整、フィッシャーの正確検定、および受信機の動作特性（ROC）分析がデータセットで実行されました。 結果：合計サンプルは29人の参加者で構成され、そのうち5人にはPNES（17％）、21 ES（73％）、3人（10％）がありました。最終サンプルは、私立病院の24人の参加者と政府病院からの5人で構成されていました。PNESとのグループは、PNESグループとPNESを比較すると、毎月の発作が大幅に増加し、慢性的な痛みを経験し、PNESとPNESの両方のESと1つのグループとプライベートのみのサンプルと同様に、慢性的な痛みを経験するために、有意に男性であることがわかりました。私立病院の組み合わせサンプル。PNES患者は、私立病院のみのサンプルでは明らかではなかった、私立病院と政府の病院のサンプルを組み合わせたESを持つグループと比較して、教育レベルの教育レベルもありました。年齢、人口グループ、言語、最初の発作の年齢、およびNEO-FFI-3サブスケールの観点から、どちらのサンプルでもグループ間で有意差は見つかりませんでした。3つのグループすべてが、両方のサンプルでBAI-PCでうつ病、不安、およびPTSD症状を示す5つのカットオフポイントの上でスコアを付けました。しかし、PNESのグループは、私立病院のサンプルにESとESと1つのグループを組み合わせたグループよりもかなり高いスコアを獲得する傾向がありました。BAI-PCの12のカットオフポイントは、80％の感度と89％の特異性を持つこの発作集団のPNESを予測することがわかった。ただし、私立病院と政府の病院のサンプルを組み合わせて分析が繰り返されると、グループ間のBAI-PCスコアの重要性が失われました。すべてのスケールは、私たちの研究では、NEO-FFI-3の「経験の開放性」サブスケールを除き、信頼性分析を組み合わせた民間病院グループと政府病院グループで実施したことを除いて、私たちの研究で良好な信頼性を示しました。 結論：この研究は、PNESとの南アフリカの人口における人口統計学的および発作要因、人格領域、異常な病気行動、精神医学的併存疾患の理解における重要な足がかりを提供します。この研究では、私立病院のサンプルで80％の感度と89％の特異性を持つPNESを予測するBAI-PCで12のカットオフスコアが報告されました。

OBJECTIVES: The study aimed to investigate if South African individuals with psychogenic nonepileptic seizures (PNES) differ from individuals with epileptic seizures (ES) and other nonepileptic seizures (oNES) in terms of demographic and seizure characteristics, personality traits, illness behaviors, and depression, anxiety, and posttraumatic stress disorder (PTSD) comorbidity in statistically significant ways; and if so, to test if these differences can be utilized in raising suspicion of PNES as the differential diagnosis to epilepsy and oNES in practice. METHODS: Data were analyzed from 29 adults with seizure complaints recruited using convenience sampling from a private and a government hospital with video-electroencephalography (vEEG) technology. A quantitative double-blind convenient sampling comparative design was used. A demographic and seizure questionnaire, the NEO Five Factor Inventory-3 (NEO-FFI-3), an abbreviated version of Illness Behavior Questionnaire (IBQ), and the Beck Anxiety Inventory - Primary Care (BAI-PC) were administered. Cronbach's alphas, analysis of variance (ANOVA), cross-tabulation, Fisher exact test, and receiver operating characteristic (ROC) analyses were performed on the dataset. RESULTS: The total sample consisted of 29 participants, of which 5 had PNES (17%), 21 ES (73%), and 3 oNES (10%). The final sample was comprised of 24 participants from the private hospital and 5 from the government hospital. The group with PNES was found to be significantly more male, to experience significantly more monthly seizures, and chronic pain when comparing the PNES with the ES group, and the PNES with the combined ES and oNES group in both private only sample, as well as the private and government hospital combined sample. Patients with PNES also had a higher level of education compared with the group with ES in the combined private and government hospital sample, something that was not evident in the private hospital only sample. No significant differences between groups were found in either sample in terms of age, population group, language, age at first seizure, and the NEO-FFI-3 subscales. All three groups scored above the cutoff point of 5 exhibiting depression, anxiety, and PTSD symptoms on the BAI-PC in both samples. However, the group with PNES tended to score significantly higher than the group with ES and the combined ES and oNES group in the private hospital sample. A cutoff point of 12 on the BAI-PC was found to predict PNES in this seizure population with 80% sensitivity and 89% specificity. However, once the analysis was repeated on the combined private and government hospital sample, significance in BAI-PC scores between groups was lost. All scales showed good reliability in our study, with the exception of the "Openness to Experience" subscale of the NEO-FFI-3 once reliability analysis was carried out on the combined private and government hospital group. CONCLUSIONS: This study provides an important stepping stone in the understanding of demographic and seizure factors, personality domains, abnormal illness behaviors, and psychiatric comorbidity in the South African population with PNES. The study also reported on a cutoff score of 12 on the BAI-PC predicting PNES with 80% sensitivity and 89% specificity in a private hospital sample.