The diagnostic accuracy of screening questionnaires for the identification of adults with epilepsy: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the diagnostic accuracy of screening questionnaires to identify epilepsy in adults, we performed a systematic review of diagnostic studies that assessed the sensitivity and specificity of such screening questionnaires as compared to a physician's clinical assessment. METHODS: We searched Ovid MEDLINE (1946 to present) and Ovid EMBASE (1947 to present) for studies that estimated the sensitivity and specificity of nonphysician administered screening questionnaires for adults with epilepsy. Both telephone and in-person administered questionnaires were included, whether applied to population or hospital/clinic-based cohorts. The risk of bias was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Studies-2 (QUADAS-2) tool. RESULTS: Our initial search strategy resulted in 917 records. We found nine studies eligible for inclusion. The estimated sensitivity and specificity of the questionnaires used to identify persons with a lifetime history of epilepsy ranged from 81.5% to 100% and 65.6% to 99.2%, respectively. The sensitivity and specificity of these questionnaires in identifying persons with active epilepsy ranged from 48.6% to 100% and 73.9% to 99.9%, respectively. Overall we found a high risk of bias in patient selection and study flow in the majority of studies. SIGNIFICANCE: We identified nine validation studies of epilepsy screening questionnaires, summarized their study characteristics, presented their results, and performed a rigorous quality assessment. This review serves as a basis for future studies by providing a systematic review of existing work. Future research addressing previous limitations will ultimately allow us to more accurately estimate the burden and risk of epilepsy in the general 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 | 0,032 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».