Relationship of clinical and quality of life trajectories following the onset of seizures: Findings from the UK MESS Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We defined a series of clinical trajectories represented among adult patients with new-onset seizures across a 4-year follow-up period; and linked these clinical trajectories to the quality of life (QOL) profiles and trajectories of those experiencing them. We examined both between- and within-group differences. METHODS: Analyses were based on 253 individuals completing QOL questionnaires at baseline and 2 and 4 years subsequently. Based on patient self-report, we defined five "clinical trajectory" groups: individuals experiencing a single seizure only; individuals entering early remission; individuals experiencing late remission; individuals initially becoming seizure-free but subsequently relapsing; individuals with seizures persisting throughout follow-up. QOL profiles at each time point were compared using a validated QOL battery, NEWQOL. KEY FINDINGS: Even at baseline, there were significant between-group differences, with patients experiencing a single seizure only reporting the best QOL profile and those with seizures subsequently persisting across all time points reporting the worst. By 2 years, the QOL profiles of individuals experiencing early remission were similar to those of single seizure patients, as were those for late remission and relapse patients. SIGNIFICANCE: A consistent pattern was seen, with "single seizure" individuals doing best and individuals with persistent seizures doing worst. Of particular concern is that even at baseline, individuals whose seizures persisted were doing poorly for QOL, suggesting the possibility that underlying neurobiologic mechanisms were operating. In contrast, our findings support previous reports of only short-lived and small QOL decrements for individuals experiencing a single or few seizures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».