Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Epidemiology is the study of the dynamics of a medical condition in a population. There are many shortcomings in the understanding of the epidemiology of epilepsy mostly caused by methodological problems. These include diagnostic accuracy, case ascertainment, and selection bias. In this article recent progress in this area is discussed and suggestions for future research are made. RECENT FINDINGS: It is generally accepted that in developed countries the incidence is around 50/100 000/year. In resource-poor countries, the incidence is likely to be higher. Prevalence of active epilepsy is in the range of 5-10/1000 in most locations, although it might be higher in some isolates. Age-specific incidence rates have changed, with a decrease in younger age groups and an increase in persons above 60 years. The overall prognosis for seizure control is good and over 70% will enter remission. Epilepsy carries an increased risk of premature death particularly in patients with chronic epilepsy. Sudden unexpected death has been increasingly recognized as a major culprit for this increased mortality. SUMMARY: There is geographic variation in the incidence of epileptic syndromes likely to be associated with genetic and environmental factors, although as yet causality has not been fully established. The complete range of aetiologies in the general population is not known. Few predictors of outcome are recognized and it is difficult to prognosticate in any individual case. Knowledge is patchy about the epidemiology of sudden unexpected death in epilepsy. Future epidemiological research needs to address these issues if we are to progress.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».