The Accuracy of Outcome Prediction Models for Childhood‐onset Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Two large prospective cohort studies of childhood epilepsy (Nova Scotia and the Netherlands) each developed a statistical model to predict long-term outcome. We sought to evaluate the accuracy of a prognostic model based on the two studies combined. METHODS: Analyses with classification tree models and stepwise logistic regression produced predictive models for the combined dataset and the two separate cohorts. The resulting models were then externally validated on the opposite cohort. Remission was defined as no longer receiving daily medication for any length of time at the end of follow-up. RESULTS: The combined cohorts yielded 1,055 evaluable patients. At the end of follow-up (>or=5 years in >96%), 622 (59%) were in remission. By using the combined data, the classification tree model and the logistic regression model predicted the outcome correctly in approximately 70%. The classification tree model split the data on epilepsy type and age at first seizure. Predictors in the logistic regression model were: seizure number before treatment, age at first seizure, absence seizures, epilepsy types of symptomatic generalized and symptomatic partial, preexisting neurologic signs, intelligence, and the combination of febrile seizures and cryptogenic partial epilepsy. When the prediction models from each cohort were cross-validated on the opposite cohort, the outcome was predicted slightly less accurately than did the model from the combined data. CONCLUSIONS: Based on currently available clinical and EEG variables, predicting the outcome of childhood epilepsy may be difficult and appears to be incorrect in about one of every three patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».