The diagnostic test accuracy of a screening questionnaire and algorithm in the identification of adults with epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Accurate estimates of the incidence and prevalence of epilepsy allow us to better assess its societal impact. Prevalence and incidence studies often use unvalidated screening tools resulting in estimates of uncertain accuracy. We present the Canadian Longitudinal Study on Aging-Epilepsy Algorithm (CLSA-EA) as well as the results of our validation study designed to estimate the diagnostic accuracy of this epilepsy ascertainment algorithm. METHODS: We administered English or French-language versions of the CLSA-EA questionnaire to a consecutive sample of participants from a population-based cohort of 50,000 individuals aged between 45 and 85 years at baseline, as well as a consecutive sample of individuals from an epilepsy-enriched general neurology clinic. Every participant was also assessed by a study neurologist who, blinded to the results of the CLSA-EA, determined whether the person had epilepsy or not. RESULTS: We recruited 242 consecutive participants, 34 of whom were diagnosed with epilepsy by a study neurologist. The sensitivity and specificity of the CLSA-EA for a lifetime history of epilepsy were 97.1% and 98.1%, and for active epilepsy were 100% and 98.6%, when we defined a positive screening test result as a positive response to the antiepileptic drug question and either the single self-report diagnosis or any of the symptom-based questions. SIGNIFICANCE: The CLSA-EA was found to have a high sensitivity and specificity for the identification of adults with a lifetime history of epilepsy and active epilepsy. Although validation in other settings and age groups is required, the future application of this algorithm to population-based studies such as the CLSA should help to ensure more accurate estimates of the prevalence and incidence of epilepsy in the general population when a physician assessment is impossible.
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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 | 0,025 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».