Balancing health literacy about epilepsy surgery in the community
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite significant underutilization of surgical treatment for drug-resistant epilepsy, no studies have quantified patient desire for surgery within a representative population. The main objective was to determine desire for surgery in a sample with a high proportion of potential candidates to characterize patient-related barriers to the treatment. Secondary objectives included assessing clinical predictors of attitudes toward surgery and evaluating the impact of passive knowledge translation on desire for surgery. METHODS: An online survey was administered to all clients connected with a core epilepsy community access center. It obtained information about demographics, clinical characteristics, knowledge of epilepsy surgery, and interest in receiving surgery before and after receiving risk/benefit information about it. RESULTS: Of 118 potential respondents, 48 (41%) completed the questionnaire, of which 67% had failed more than two AEDs and 78% experienced seizures in the past year. Eleven (26%) were uninterested in receiving surgery at baseline, and this decreased significantly to 7 (16%) following knowledge translation regarding the benefits (p = 0.001). Significance was lost with subsequent complication rate information despite fewer respondents still being uninterested compared to baseline (20% vs. 26%). Having experienced seizures within the past month was correlated with being interested in or undecided regarding surgery at baseline and following all steps of knowledge translation. Subjects had conservative views regarding the benefits of surgery and largely overestimated the risks. SIGNIFICANCE: A significant portion of those with active epilepsy in the community do not desire surgical treatment. Passive knowledge translation regarding the risks and benefits enhanced optimistic attitudes and mobilized interest within a subset of participants. Preexisting views regarding the risks of surgery were exaggerated, and analysis suggests that these views can be modified with information about the benefits of surgery. However, exaggerated risk perceptions return following crude descriptions of the risks, underlying the importance of sensitive counseling from primary care physicians.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».