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Enregistrement W2621068020 · doi:10.1017/cjn.2017.116

P.031 Waiting times for assessment and epilepsy surgery at the epilepsy program of the University of Saskatchewan

2017· article· en· W2621068020 sur OpenAlexaffvenueabout
Bianca Funes, JF Tellez-Zenteno, Lizbeth Hernández‐Ronquillo, Aihua Wu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensSaskatoon Medical Imaging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyEpilepsy surgeryMedicineNeurosurgeryReferralDrug Resistant EpilepsyNeuropsychologyPediatricsSurgeryPsychiatryFamily medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Epilepsy surgery remains one of the most underused of all current medical interventions. It is estimated that less than 1% of patients with drug-resistant epilepsy are referred to specialized centers. The average delay from onset of seizures to surgical procedures is between 10 to 20 years Methods: In this study we describe the waiting times from the diagnosis of epilepsy to the assessment and epilepsy surgery at the epilepsy center of the University of Saskatchewan (SEP) Results: We included 70 patients assessed in the epilepy program between 2007 and 2015. Mean age of patients was 42.2+13. The time from the diagnosis of epilepsy to the referral was 16 years. The times for the for assesment and testing were the following: to the first consult with the epileptologist was 208 months, to the neuropsychological test was 201 months, to the video-EEG telemetry 219 months, to the first consult to neurosurgery 227 months and finally to the epilepsy surgery was 238 months. Conclusions: This study shows that patients with complex epilepsy in Canada are waiting significant time to be properly diagnosed and treated. Our study shows similar waiting times to otehrdeveloped countries suggesting a global problem in the reference of patients to epilepsy programs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,260 · 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
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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