Trajectories of Health and Well-being in Children with Epilepsy: Hypotheses and Methodology of a Canadian Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Our study quantifies direct, mediating and moderating influences of various epilepsy, co-morbid, child, and family variables on children’s health and well-being over the early life-course. We will present hypotheses and methodology of this prospective longitudinal study based on a conceptual framework for understanding health outcomes. Methods The population is children with epilepsy 8-14 years old and their caregivers from across Canada. Children, caregivers, and health professionals complete 17 measures at five visits over 28 months. The measures are all based on content, the source of the items, psychometric properties, and provision for child self-report. Our cross-sectional and longitudinal design includes a relational model for structural equation modeling of specific biomedical and psychosocial variables with hierarchical direction of influence. We use hierarchical linear modeling to measure change over time. Results Demographics: among 506 families: mean child age 11.4-years; epilepsy onset 6.2 years; epilepsy duration 5.2 years; and mean IQ 99.4. Characteristics: 71% take a single medication; 46% have experienced medication failure; 29% have been seizure free, 31% had low and 37% high seizure severity over the previous year. Discussion Discussion of these perspectives will help researchers consider their methodology and encourage longitudinal studies. Furthermore, our experience may help clinicians identify what to look for when evaluating outcomes research. We believe that the next generation of research to understand life-course effects on the lives of children and youth with chronic conditions and their families must occur over real time.
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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 | 0,037 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».