The Burden of Seizures in Manitoba Children: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-based studies are necessary to better understand the risk factors for developing seizure disorders and the impact of these conditions on children. We undertook an assessment of the prevalence of seizure disorders in a population of children on the basis of health care utilization records. METHODS: Using Manitoba's population-based prescription and health care data for 1998/99, the prevalence of children with seizure disorders, on the basis of at least one physician visit or hospitalization for epilepsy or a prescription for an antiepileptic drug, was determined by age, urban/rural region and socioeconomic status. The latter was measured as neighbourhoods stratified by income quintiles according to Census data. RESULTS: Age-specific prevalence rates for seizure disorders in Manitoba children, determined from health care administrative records, were similar to published data on the prevalence of epilepsy, with one exception. Prevalence rates in adolescents were higher than those reported in the literature. No statistically significant differences in prevalence rates were observed between urban and rural populations. However, a higher prevalence was found among children of all ages living in lower socioeconomic neighbourhoods in urban areas, which presented as a gradient of increased prevalence with decreased levels of income. CONCLUSIONS: Population-based health care administrative data can be used to describe the geographical distribution of seizure disorders. Our data suggest that the burden of seizure disorders is not evenly distributed among children.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».