Child Neurology (General Pediatric Neurology)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tuberous sclerosis complex (TSC) is a neurocutaneous syndrome that can present with many disabling neurological symptoms, the most common being seizures. Although it is a chronic systemic syndrome, healthcare utilization and long-term outcome of subjects with TSC are not well defined. The goal of this study was to evaluate the direct cost and long-term outcome of TSC compared to other forms of epilepsy and healthy controls. Methods: Our provincial health care database was interrogated to determine use of medical services by patients with TSC, epilepsy and healthy controls from 1996-2011. Data on demographics, outcomes and health care utilization were analyzed. Results: 1004 TSC, 41,934 with epilepsy and 41,934 controls were identified. The prevalence of TSC was 1/7,872 compared to 1/189 for epilepsy. TSC experienced more hospitalizations, medical visits and prescription drug use, resulting in higher total health care costs. Their most common admission diagnosis was seizures and age at death was significantly lower: 61,3 years old for TSC vs 69,6 and 76,6 years old for epilepsy and controls, (p<0,001). Conclusions: TSC subjects have a significantly higher burden of disease than other subjects with epilepsy. These results stress the need for specialized services in this population through the lifespan.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,007 |
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 ».