The incidence of injuries in persons with and without epilepsy—A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the 1-year population-based incidence and types of injuries in persons with and without epilepsy. METHODS: Three administrative databases (inpatient visits, physician claims, and emergency room visits) were linked from fiscal years 1996-2003 using a provincial insurance plan registry, which captures 99% of a population of 1.4 million in a large Canadian health region. Epilepsy cases (all age groups) from fiscal year 1996-2002 were identified. Three people without epilepsy were matched to one person with epilepsy for age (±1 year) and sex. Injuries were defined as any of 16 types of injuries for which medical attention was sought that occurred within fiscal year 2003. RESULTS: Eight thousand eight hundred ninety subjects with epilepsy were identified and matched to 26,670 controls for age and sex. The mean age was 37.4 years (range 0.01-96.4 years), and 51.3% of subjects were male. The 1-year incidence of one or more injuries was 20.6% among persons with epilepsy and 16.1% among those without epilepsy (p < 0.001). Of the 16 types of injuries studied, 11 were higher in persons with epilepsy compared to those without epilepsy, and included fractures, crushing injuries, intracranial injuries, other types of head injuries, and multiple injuries. The difference was still significant after adjusting for age, gender, and comorbidities. DISCUSSION: The 1-year incidence of injuries in this study was greater in persons with epilepsy compared to those without epilepsy, for nearly all injury types. Injury prevention should be discussed during routine visits in persons with epilepsy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».