The Prevalence of Febrile Seizure and Associated Factors Among Turkish Children
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the present study was to determine the prevalence and risk factors of febrile seizure (FS) in Eskisehir province, Turkey. Methods: The survey was conducted by family physicians and involved two steps. In the first step of research, 1,000 randomly selected 0 - 6 years old children were invited to come to their family health centers. A specific questionnaire was administered to the parents during face to face sessions. The children who had had a history of FS were referred to the university hospital where detailed medical histories were taken and neurological examinations were conducted. Results: The prevalence of FS was calculated to be 2.57%. The ratio of male to female was 1 : 1. The relationships between a positive history of FS and study variables were analyzed through logistic regression. It was found that attendance to day care center affects the prevalence of FS, with the risk of FS being 19.35 times higher if child attends to day care. Also familial history of FS and consanguinity of parents increase the risk that their children will have FS 7.52 and 13.1 times higher, respectively. Conclusions: FS is still a frequent problem in pediatric practice. Although the prevalence of FS might vary according to the methodology of study, this present study found that the prevalence of FS was 2.57% among Turkish children. Int J Clin Pediatr. 2014;3(1):1-4 doi: http://dx.doi.org/10.14740/ijcp134w
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 ».