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Enregistrement W2612823468 · doi:10.1212/wnl.84.14_supplement.p2.326

Defining the epilepsy management gap in a prospective cohort in Bhutan (P2.326)

2015· article· en· W2612823468 sur OpenAlexaffabout
Erica McKenzie, Damber K. Nirola, Lhab Tshering, Sonam Deki, Joe Cohen, Sydney S. Cash, Emma Wolper, Edward Leung, Tali Sorets, Andrew Lim, Hannah McLane, Chencho Dorji, Farrah J. Mateen

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreKingston Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyProspective cohort studyCohortBusinessMedicinePsychiatrySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE:To introduce the epilepsy “management gap” concept and demonstrate how it may improve upon the epilepsy “treatment gap” to identify subpopulations requiring neurological care in resource-limited settings. BACKGROUND: The epilepsy “treatment gap” describes the proportion of people with epilepsy (PWE) who require but do not receive anti-epileptic drugs (AEDs); however, outcomes are often poor in resource-limited settings even when AEDs are received. DESIGN/METHODS: We recruited a prospective cohort of PWE or suspected seizures at the JDW National Referral Hospital in Bhutan. Each participant completed an English or Dzhongka clinical questionnaire, quality of life in epilepsy-31 (QOLIE-31) survey, and a 20-minute EEG interpreted by a board-certified epileptologist. We defined the management gap as: (1) patients not taking an AED who had (i) seizure in the past month, and/or (ii) epileptiform abnormalities on EEG, (2) patients who had seizure-related injuries and (i) and/or (ii), (3) QOLIE-31 score <50 and (i) and/or (ii), (4) patients with suboptimal AED management, including (a) patients with staring spells on carbamazepine, (b) adults on phenobarbital, and (c) women of childbearing age (14-40 years) on sodium valproate. RESULTS: Among the 106 participants (47[percnt]female, 49[percnt]<18 years), the epilepsy management gap criteria were met by 57[percnt](n=60) of the cohort, whereas only 9[percnt](n=10) were included by the treatment gap definition. 80[percnt](8/10) of untreated patients met (i) and/or (ii), 92[percnt](24/26) of those with seizure-related injuries met (i) and/or (ii), 81[percnt](22/27) of patients with QOLIE-31 scores <50 met (i) and/or (ii), 67[percnt](10/15) of AED-treated patients with staring spells were on carbamazepine, 21[percnt](11/52) AED-treated adults were on phenobarbital, 34[percnt](11/32) of AED-treated women of childbearing age were on sodium valproate. CONCLUSIONS: The proposed “management gap” is a clinically relevant extension of the treatment gap, important for policymakers incorporating epilepsy management into global disease care programs. Study Supported by: Grand Challenges Canada & Thrasher Research Foundation.

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)0,002
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
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