A Comparison Between Pharmacological Treatment Of Epileptic Patients With And Without Intellectual Disability. (P3.255)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this study we compare anti-epileptic drug (AED) treatment of intellectually disabled (ID) patients and those with normal intellect (NI). DESIGN/METHODS: We reviewed the medical records of 100 epilepsy patients (50 ID and 50 NI and comparatively severe epilepsy), and recorded all current and past AEDs prescribed for epilepsy. RESULTS: Patients with ID were currently taking a greater number of AEDs (p=0.0001) and had been exposed to more AEDs in the past (p=0.005). There were no significant differences between the two groups in terms of past or present exposure to the newer AEDs as a group (lamotrigine, topiramate, levetiracetam, gabapentin, felbamate and tiagabine). Patients with ID were more likely to be currently taking an old AED (phenobarbital, primidone, phenytoin, carbamazepine or valproic acid) (p=0.01). More ID patients were currently taking (p=0.002) and had previously taken (p=0.004) a benzodiazepine (BZD) AED such as clonazepam, nitrazepam and clobazam. CONCLUSIONS: Patients with ID were currently taking a greater number of AEDs (p=0.0001) and had been exposed to more AEDs in the past (p=0.005). There were no significant differences between the two groups in terms of past or present exposure to the newer AEDs as a group (lamotrigine, topiramate, levetiracetam, gabapentin, felbamate and tiagabine). Patients with ID were more likely to be currently taking an old AED (phenobarbital, primidone, phenytoin, carbamazepine or valproic acid) (p=0.01). More ID patients were currently taking (p=0.002) and had previously taken (p=0.004) a benzodiazepine (BZD) AED such as clonazepam, nitrazepam and clobazam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».