Child‐ and parent‐reported quality of life trajectories in children with epilepsy: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the developmental trajectories of quality of life (QoL) in a large cohort of children with epilepsy, and to assess the relative contribution of clinical, psychosocial, and sociodemographic variables on QoL trajectories. METHODS: Five assessments during a 28-month prospective cohort study were used to model trajectories of QoL. Participants were recruited with their parents from six Canadian tertiary centers. A convenience sample of 506 children aged 8-14 years with epilepsy and without intellectual disability or autism spectrum disorder were enrolled. A total of 894 children were eligible and 330 refused participation. Participating children were, on average, 11.4 years of age, and 49% were female. Nearly one third (32%) had partial seizures. At baseline, 479 and 503 child- and parent-reported questionnaires were completed. In total, 354 children (74%) and 366 parents (73%) completed the 28-month follow-up. QoL was measured using the child- and parent-reported version of the Childhood Epilepsy QoL scale (CHEQOL-25). RESULTS: Child-reported QoL was fitted best by a six-class model and parent-reported QoL by a five-class model. In both models, trajectories remained either stable or improved over 28 months. Of these children, 62% rated their QoL as high or moderately high, defined as at least one standard deviation above the average CHEQOL-25 score. Greater family, classmate, and peer social support, fewer symptoms of child and parent depression, and higher receptive vocabulary were identified as the most robust predictors of better QoL (all p < 0.001). SIGNIFICANCE: Most children with epilepsy and their parents reported relatively good QoL in this first joint self- and proxy-reported trajectory study. Findings confirm the heterogeneous QoL outcomes for children with epilepsy and the primary importance of psychosocial factors rather than seizure and AED-specific factors in influencing QoL. These predictors that are potentially amenable to change should now be the focus of specific intervention studies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».