Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Only one prospective, controlled study has compared the risk of accidental injury in persons with epilepsy to controls without seizures. A mildly increased risk in the epilepsy group was found, predominantly due to injuries that result directly from a seizure. With regard to injury type, this study found significantly higher rates of only head and soft tissue injury; however, most injuries were minor. Several retrospective, population-based studies have suggested increased rates of more serious injury types. Submersion injury has a high mortality; the risk of submersion in children with epilepsy is 7.5-13.9 fold higher than in the general population. The risk of fracture is elevated approximately twofold, either resulting directly from seizure-induced injury or predisposed by drug-induced reduction in bone mineral density. Burns due to seizures account for between 1.6% and 3.7% of burn unit admissions. The risk of motor vehicle accidents in drivers with epilepsy also appears increased, albeit marginally. Several factors predispose to a higher risk of injury among those with epilepsy. Seizures resulting in falls increase the risk of concussion and other injuries. Higher seizure frequency, lack of a prolonged seizure-free interval, comorbid attention deficit disorder, or cognitive handicap may also increase the risk of injury. While some restrictions are necessary to protect the safety of the person with epilepsy, undue limitations may further limit achievement of independence. Given the high morbidity and mortality of submersion injury, those with active epilepsy should bathe or swim only with supervision; however, showering is a reasonable option. Appropriate vitamin D and calcium supplementation and periodic measurement of bone mineral density in those at risk for osteopenia are recommended.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle