Do Cognitively Normal Children With Epilepsy Have a Higher Rate of Injury Than Their Nonepileptic Peers?
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine if cognitively normal children with epilepsy have higher accidental injury rates than their age- and sex-matched friends without epilepsy and what factors may predict this. Patients 5 to 16 years old, with a developmental quotient >70, without major motor or sensory impairments, with a 1-year history of epilepsy and who either had a seizure or had been on antiepileptic drugs within the past year, were identified from the pediatric neurology database of the Royal University Hospital. Twenty-five of 31 cases and their best friend controls agreed to participate. Seizure-related factors including type, duration, frequency, timing, date of diagnosis, antiepileptic drug initiation and discontinuation, and specific types and total antiepileptic drugs used were assessed by interview. Questionnaires about accidental injury including type, number, severity, and, if applicable, injuries resulting from seizures, as well as general safety practices, activity restrictions, and presence of attention-deficit hyperactivity disorder, were completed by cases and controls. No significant differences in injury numbers (specific types or total) or severity were found, although a small number of epileptic children were very predisposed to injury. Seizure-related factors did not predict injury in cases. Safety practices were similar, and restrictions in cases were not excessive. Children with attention-deficit hyperactivity disorder had a higher injury rate, both in cases and controls. Cognitively normal children with epilepsy do not have a higher injury rate than their nonepileptic peers. If consciousness is impaired in seizures, extra supervision for swimming and bathing and restricted climbing heights are suggested. All other safety restrictions for epileptic children should follow those appropriate to nonepileptic children to allow a normal lifestyle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».