Treatment of Febrile Seizures: The Influence of Treatment Efficacy and Side-Effect Profile on Value to Parents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined parents' perception of the value of treatments designed to reduce the risk of febrile seizure recurrence. STUDY DESIGN: The families of 42 children with febrile seizures were recruited after pediatric or neuropediatric consultation. A mail questionnaire addressed the family's willingness to pay for a hypothetical treatment for febrile seizures with risk reductions for future febrile seizures of 25%, 50%, 75%, and 100%. The hypothetical clinical scenario was then modified to include the side- effect profiles of either daily phenobarbital or valproic acid, or intermittent diazepam prophylaxis. Covariates included the nature of the child's febrile seizure(s), parents' familiarity with febrile seizures, experiences at the time of febrile seizures or with medication side effects, education and income, and mastery and trait anxiety. RESULTS: Thirty-eight parents, representing 22 of 42 families, completed questionnaires. There was a dramatic inflection in parents' willingness to pay for 100% risk reduction as opposed to 75% or lower risk reductions. Introduction of side effects dramatically reduced the value attached to each level of treatment benefit. Nevertheless, a few parents (3/38) would pay "as much as it takes" to be rid of their child's recurrence risk. CONCLUSIONS: Given the range of value assigned to prophylactic medication for febrile seizures, management strategies for children with febrile seizures must be responsive to the needs and values of individual families.
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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 | 0,004 | 0,033 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».