Reexamining the effects of epilepsy surgery on IQ in children: Use of regression-based change scores
Notice bibliographique
Résumé
Prior studies have found no adverse effects of pediatric epilepsy surgery on IQ. However, empirical techniques such as regression models, designed to account for confounding factors such as practice effects and test-retest reliability and able to provide a standardized method for evaluating outcome, have not been used in studying change after pediatric epilepsy. The goal of this study was to demonstrate the regression technique while empirically measuring the effect of epilepsy surgery on IQ in a group of pediatric patients. Predictors of retest IQ (e.g., baseline IQ, retest interval, demographics, epilepsy severity) were evaluated in a control group with intractable seizures (N = 23) assessed twice with the WISC-III. The resulting equation was used to evaluate IQ changes in a second group of children who underwent epilepsy surgery (N = 22). In controls, baseline IQ was a strong predictor of retest IQ. Number of AEDs was inversely related to retest IQ. Based on the control regression, four children (18%) in the surgical sample obtained significantly higher than expected postsurgical IQ scores and one child (5%) obtained a lower than expected IQ score. This study demonstrates that regression-based techniques yield informative estimates on outcome and may be an improvement over prior methods of measuring change after pediatric epilepsy surgery.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».