The prevalence of anxiety and associated factors in persons with epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to estimate the prevalence of, and factors associated with, anxiety in epilepsy. We conducted a cross-sectional analysis using data from the Neurological Disease and Depression Study. The prevalence of anxiety and associated factors were assessed using descriptive statistics and logistic regression. Of the total sample (n = 250 patients), nearly 40.0% of participants had anxiety according to the Hospital Anxiety and Depression Scale. The most prevalent symptom of anxiety was "worrying thoughts" (35.6%). After adjustment for age and sex, depression (odds ratio [OR] = 8.97, 95% confidence interval [CI] = 4.38-18.40), medication side effects (OR = 1.79, 95% CI = 1.04-3.05), smoking (OR = 4.35, 95% CI = 2.27-8.31), and illicit substance use (OR = 2.42, 95% CI = 1.18-4.96) were significantly associated with higher odds of anxiety, whereas higher education (OR = 0.47, 95% CI = 0.28-0.80) was associated with lower odds of anxiety. Furthermore, participants with anxiety reported more severe epilepsy, debilitating seizures, and overall lower quality of life. Evidence from our study reveals a high prevalence of anxiety in persons with epilepsy and that anxiety is associated with a variety of negative outcomes. These findings further emphasize the need for more studies to understand the impact of anxiety and its relationship with various sociodemographic and clinical factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».