Notice bibliographique
Résumé
Background: In Canada, marijuana is legal for those with seizures. We determined the prevalence of marijuana use in intractable epilepsy patients and assessed the perceived effects. Methods: Information about marijuana use was collected over 12 months from consecutive adult patients admitted to an 8 bed Epilepsy Monitoring Unit using a 27 item self-administered questionnaire. Patients unable to understand and give consent for participation were excluded. Results: 215 of 310 patients median age 36 (interquartile range 27-49) years, 57% female had proven epilepsy. Median duration of seizures was 12 years (interquartile range 5-24) occurring daily or weekly in 47%. 37% of patients used marijuana over the previous year, 85% by smoking and 56% on a daily basis. Mean dose was 1 gm/day. Another 19% had used it previously. Use of cigarettes was 27%, alcohol, 40% and street drugs 2%. Seizure improvement was perceived by 91%, decreased stress by 99%, improved sleep by 98% and reduction in antiepileptic drug side effects by 88%. Minor adverse effects of marijuana occurred in 13% including seizures worse in 3%. Conclusions: Patients investigated for intractable epilepsy use marijuana more than the general population and perceive improved seizure control, lower stress, better sleep and reduced side effects from antiseizure drugs.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».