Risk factors for health‐related quality of life in children with epilepsy: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aims of this study were to conduct a meta-analysis of risk factors for health-related quality of life (HRQL) in children with epilepsy; interpret the results in terms of study quality; and, assess the nature and source of heterogeneity of estimates. METHODS: Databases were searched for studies that examined HRQL in pediatric epilepsy. The inclusion criteria were original studies published in English from 1994 through to the end of January 2014; children ≤18 years of age with epilepsy; included a parent- or self-reported measure of HRQL; and, data were presented such that the calculation of a correlation coefficient was possible. Study quality was measured using a modified Quality Index. RESULTS: A total of 12 risk factors from 21 studies were analyzed. The mean Quality Index score was 10.4 (standard deviation [SD] 1.9). Correlations between risk factors and HRQL had a minimum of r = -0.03 and a maximum of r = -0.44. Child sex, age, and age at onset were not significantly associated with HRQL. Duration of epilepsy, seizure type, frequency, and severity, number of antiepileptic drugs, side effects of antiepileptic drugs, presence of a comorbidity, parental anxiety, and family socioeconomic status were significantly associated with HRQL. Informant (child vs. parent), year of publication, and study quality were found to be sources of heterogeneity for certain risk factors. SIGNIFICANCE: Results demonstrated that a variety of clinical and family factors are associated with HRQL in children with epilepsy and have implications for research and practice. Future research should focus on longitudinal studies to identify predictors of HRQL that are amenable to intervention and should evaluate whether changes in these predictors result in more favorable HRQL in children with epilepsy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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; 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 ».