Psychiatric Comorbidity in Epilepsy: A Population‐Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The estimated prevalence of mental health disorders in those with epilepsy in the general population varies owing to differences in study methods and heterogeneity of epilepsy syndromes. We assessed the population-based prevalence of various psychiatric conditions associated with epilepsy using a large Canadian national population health survey. METHODS: The Canadian Community Health Survey (CCHS 1.2) was used to explore numerous aspects of mental health in persons with epilepsy in the community compared with those without epilepsy. The CCHS includes administration of the World Mental Health Composite International Diagnostic Interview to a sample of 36,984 subjects. Age-specific prevalence of mental health conditions in epilepsy was assessed using logistic regression. RESULTS: The prevalence of epilepsy was 0.6%. Individuals with epilepsy were more likely than individuals without epilepsy to report lifetime anxiety disorders or suicidal thoughts with odds ratio of 2.4 (95% CI = 1.5-3.8) and 2.2 (1.4-3.3), respectively. In the crude analysis, the odds of lifetime major depression or panic disorder/agoraphobia were not greater in those with epilepsy than those without epilepsy, but the association with lifetime major depression became significant after adjustment for covariates. CONCLUSIONS: In the community, epilepsy is associated with an increased prevalence of mental health disorders compared with the general population. Epilepsy is also associated with a higher prevalence of suicidal ideation. Understanding the psychiatric correlates of epilepsy is important to adequately manage this patient population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».