Period Prevalence of Epilepsy in Children in BC: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most estimates of the prevalence of seizure disorders in Canada derive from national surveys which differ in sampling and case-finding methods. This study used health care utilization data to make a population-based estimate of the prevalence of epileptic seizures and of epilepsy in children in British Columbia (BC). METHODS: All BC residents between 0-19 years-of-age in 2002-3 enrolled in the Medical Services Plan were included. Epileptic seizures were defined using ICD-9 codes; health care utilization data was obtained from BC Linked Health Database. The period prevalence of epileptic seizures and of epilepsy was determined by age, urban/rural region and socioeconomic status. RESULTS: 8,125 of 1,013,816 children were identified as having an epileptic seizure of which 5621 were classified as epilepsy--5.5 per 1000 children (95% CI: 5.4-5.7). The prevalence of epilepsy in infants and preschoolers was higher than that reported in the literature. A higher prevalence of epilepsy was observed also among those with low socioeconomic status. A higher prevalence of epilepsy was observed in those health regions with a higher proportion of First Nations and a lower prevalence was observed in health regions with a higher proportion of visible minorities. CONCLUSIONS: Age-specific prevalence rates in BC children for epilepsy, determined from population-based administrative records, were similar to published data except in children under five years. We found a gradient of increased prevalence with decreased level of income. Prevalence rates based on utilization data have the potential to guide program planning for children with epileptic seizures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».