P.001 The use of evidence based guidelines to identify candidates for epilepsy surgery referral in a paediatric epilepsy practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 95,000 Ontarians, including nearly 15,000 children, have a diagnosis of epilepsy (CCSO, 2015). Management is typically with medication, though surgical resection offers permanent cure in a subsection of patients. A 2012 Health Quality Ontario study estimated a potential 9,300 patients as surgical candidates, but only 150 operations are performed annually, suggesting the surgery option is underutilized. This study attempts to identify reasons for non-referral in a small epilepsy practice. Methods: Evidence based guidelines (Jette, N et al, CMAJ 2014) were used to define eligibility for surgical referral in 274 children with epilepsy. The presence of referral criteria was analyzed. Results: 22 children had clear evidence of drug resistance and one other criteria for referral for epilepsy surgery. 10 referrals had been made. Complex syndromes were present in 40% of the referrals, and 10% of the unreferred. Surgical lesions were present on MRI in 60% of the referrals and 14% of the unreferred. The majority of the unreferred have refractory focal epilepsy but no known surgical abnormality on MRI. Conclusions: In our practice there is a referral bias towards patients with MRI lesions, whereas those without MRI findings tend not to be referred, despite being refractory.
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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 | 0,008 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».