Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mothers of children with intractable epilepsy are generally stressed and experience more emotional problems. Fatigue may affect their productivity, social interactions, and their ability to adequately take care of their children. The objectives were to examine the relationship between intractable childhood epilepsy and maternal fatigue, and explore possible contributing factors. METHODS: Sixty-four consecutive mothers of children with intractable epilepsy were identified prospectively. Exclusion criteria included degenerative/metabolic disorders or life threatening illness, such as brain tumors. Fatigue was measured using a standardized 11-item questionnaire, which has been revalidated in an Arabic speaking population. RESULTS: Mothers' ages were 24-45 years (mean 34) and ages of their epileptic children were 1-15 years (mean 6.7). Most children (64%) had epilepsy for >2 years, were on >1 antiepileptic drug (AED) (72%), and had daily seizures (47%). Thirty-four (54%) of the children had motor deficits and 83% had mental retardation (severe in 41%). Twenty-eight (44%) mothers were fatigued. Factors associated with increased maternal fatigue included child's age <2 years (p=0.01), cryptogenic epilepsy (p=0.03), and severe motor deficits (p=0.04). Factors associated with lowered fatigue included performing regular exercise (p=0.006), lack of mental retardation (p=0.01), seizure control (p=0.05), using one AED (p=0.002), infrequent ER visits (p=0.005), and lack of recent hospitalization (p=0.005). CONCLUSIONS: Mothers of children with intractable epilepsy are increasingly fatigued. Several correlating factors were identified, mostly related to seizure control, mental and physical handicap. Strategies to manage the problem include proper education, seizure control, participation in regular exercise, social support, and psychological counseling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».