Correlates of health‐related quality of life in children with drug resistant epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Health-related quality of life (HRQL) is compromised in children with epilepsy. The current study aimed to identify correlates of HRQL in children with drug resistant epilepsy. METHODS: Data came from 115 children enrolled in the Impact of Pediatric Epilepsy Surgery on Health-Related Quality of Life Study (PEPSQOL), a multicenter prospective cohort study. Individual, clinical, and family factors were evaluated. HRQL was measured using the Quality of Life in Childhood Epilepsy Questionnaire (QOLCE), a parent-rated epilepsy-specific instrument, with composite scores ranging from 0 to 100. A series of univariable linear regression analyses were conducted to identify significant associations with HRQL, followed by a multivariable regression analysis. RESULTS: Children had a mean age of 11.85 ± 3.81 years and 65 (56.5%) were male. The mean composite QOLCE score was 60.18 ± 16.69. Child age, sex, age at seizure onset, duration of epilepsy, caregiver age, caregiver education, and income were not significantly associated with HRQL. Univariable regression analyses revealed that a higher number of anti-seizure medications (p = 0.020), lower IQ (p = 0.002), greater seizure frequency (p = 0.048), caregiver unemployment (p = 0.010), higher caregiver depressive and anxiety symptoms (p < 0.001 for both), poorer family adaptation, fewer family resources, and a greater number of family demands (p < 0.001 for all) were associated with lower HRQL. Multivariable regression analysis showed that lower child IQ (β = 0.20, p = 0.004), fewer family resources (β = 0.43, p = 0.012), and caregiver unemployment (β = 6.53, p = 0.018) were associated with diminished HRQL in children. SIGNIFICANCE: The results emphasize the importance of child cognition and family variables in the HRQL of children with drug-resistant epilepsy. The findings speak to the importance of offering comprehensive care to children and their families to address the nonmedical features that impact on HRQL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».