The impact of seizures on epilepsy outcomes: A national, community‐based survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the impact of seizures on persons living with epilepsy in a national, community-based setting. METHODS: The data source was the Survey of Living with Neurological Conditions in Canada (SLNCC), a cohort derived from a national population-based survey of noninstitutionalized persons aged 15 or more years. Participants had to be on a seizure drug or to have had a seizure in the past 5 years to meet the definition of active epilepsy. The respondents were further stratified by seizure status: the seizure group experienced ≥1 seizure in the past 5 years versus the no seizure group who were seizure-free in the past ≥5 years regardless of medication status. Weighted overall and stratified prevalence estimates and odds ratios were used to estimate associations. RESULTS: The SLNCC included 713 persons with epilepsy with a mean age of 45.4 (standard deviation 18.0) years. Fewer people in the seizure group (42.7%) reported being much better than a year ago versus those in the no seizure group (70.1%). Of those with seizures, 32.1% (95% confidence interval [95% CI] 18.8-45.3) had symptoms suggestive of major depression (as per the Patient Health Questionnaire-9) compared to 7.7% (95% CI 3.4-11.9) of those without seizures. Driving, educational, and work opportunities were also significantly limited, whereas stigma was significantly greater in those with seizures. SIGNIFICANCE: This community-based study emphasizes the need for seizure freedom to improve clinical and psychosocial outcomes in persons with epilepsy. Seizure freedom has an important influence on overall health, as those with at least one seizure over the prior 5 years had an increased risk of mood disorders, worse quality of life, and faced significantly more stigma.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».