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Enregistrement W2605277198 · doi:10.1016/j.aogh.2017.02.001

Yield of Brain MRI in Clinically Diagnosed Epilepsy in the Kingdom of Bhutan: A Prospective Study

2017· article· en· W2605277198 sur OpenAlexfundno aff
Verónica Bruno, Joshua P. Klein, Dechen Nidup, Damber K. Nirola, Lhab Tshering, Sonam Deki, Sarah Clark, Kristin A. Linn, Russell T. Shinohara, Chencho Dorji, Dili Ram Pokhrel, Ugyen Dema, Farrah J. Mateen, For the Bhutan Epilepsy Project

Notice bibliographique

RevueAnnals of Global Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic infections in humans and animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeGrand Challenges CanadaGovernment of CanadaCharles H. Hood Foundation
Mots-clésAnnalsGlobal healthPublic healthMedicinePublicationPublishingHealth carePolitical scienceFamily medicineNursingLawHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with epilepsy (PWE) in low- and middle-income countries may not access the health resources that are considered optimal for epilepsy diagnosis. The diagnostic yield of magnetic resonance imaging (MRI) has not been well studied in these settings. OBJECTIVES: To report the diagnostic yield of brain MRI and identify clinical associations of abnormal MRI findings among PWE in a neurocysticercosis-endemic, resource-limited setting and to identify the proportion and putative structural brain causes of drug-resistant epilepsy. METHODS: PWE were prospectively enrolled at the Jigme Dorji Wangchuck National Referral Hospital in Bhutan (2014-2015). Each participant completed clinical questionnaires and a 1.5-Tesla brain MRI. Each MRI was reviewed by at least 1 radiologist and neurologist in Bhutan and the United States. A working definition of drug-resistant epilepsy for resource-limited settings was given as (a) seizures for >1 year, (b) at least 1 seizure in the prior year, and (c) presently taking 2 or more antiepileptic drugs (AEDs). Logistic regression models were constructed to test the cross-sectional association of an abnormal brain MRI with clinical variables. FINDINGS: A total of 217 participants (125 [57%] female; 54 [25%] < 18 years old; 199 [92%] taking AEDs; 154 [71%] with a seizure in the prior year) were enrolled. There was a high prevalence of abnormal brain MRIs (176/217, 81%). Mesial temporal sclerosis was the most common finding (n = 115, 53%, including 24 children), exceeding the number of PWE with neurocysticercosis (n = 26, 12%, including 1 child) and congenital/perinatal abnormalities (n = 29, 14%, including 14 children). The number of AEDs (odds ratio = .59, P = .03) and duration of epilepsy (odds ratio = 1.11, P = .02) were significantly associated with an abnormal MRI. Seizure in the prior month was associated with the presence of mesial temporal sclerosis (odds ratio = .47, P = .01). A total of 25 (12%) participants met our definition of drug-resistant epilepsy, with mesial temporal sclerosis (n = 10), congenital malformations (n = 5), and neurocysticercosis (n = 4) being the more common findings. CONCLUSIONS: The prevalence of abnormalities on brain MRI for PWE in resource-limited settings is high as a result of a diffuse range of etiologies, most commonly mesial temporal sclerosis. Drug-resistant epilepsy accounted for 12% of the referral population in a conservative estimation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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