Prevalence and etiology of epilepsy in a <scp>N</scp>orwegian county—A population based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Epilepsy represents a substantial personal and social burden worldwide. When addressing the multifaceted issues of epilepsy care, updated epidemiologic studies using recent guidelines are essential. The aim of this study was to find the prevalence and causes of epilepsy in a representative Norwegian county, implementing the new guidelines and terminology suggested by the International League Against Epilepsy (ILAE). METHODS: Included in the study were all patients from Buskerud County in Norway with a diagnosis of epilepsy at Drammen Hospital and the National Center for Epilepsy at Oslo University Hospital. The study period was 1999-2014. Patients with active epilepsy were identified through a systematic review of medical records, containing information about case history, electroencephalography (EEG), cerebral magnetic resonance imaging (MRI), genetic tests, blood samples, treatment, and other investigations. Epilepsies were classified according to the revised terminology suggested by the ILAE in 2010. RESULTS: In a population of 272,228 inhabitants, 1,771 persons had active epilepsy. Point prevalence on January 1, 2014 was 0.65%. Of the subjects registered with a diagnostic code of epilepsy, 20% did not fulfill the ILAE criteria of the diagnosis. Epilepsy etiology was structural-metabolic in 43%, genetic/presumed genetic in 20%, and unknown in 32%. Due to lack of information, etiology could not be determined in 4%. SIGNIFICANCE: Epilepsy is a common disorder, affecting 0.65% of the subjects in this cohort. Every fifth subject registered with a diagnosis of epilepsy was misdiagnosed. In those with a reliable epilepsy diagnosis, every third patient had an unknown etiology. Future advances in genetic research will probably lead to an increased identification of genetic and hopefully treatable causes of epilepsy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».