ILAE survey of neuropsychology practice in pediatric epilepsy surgery evaluation
Notice bibliographique
Résumé
To determine the extent to which specific neuropsychological measures are in common use around the world for the assessment of children who are candidates for epilepsy surgery. As part of the work of the International League Against Epilepsy Pediatric Surgical Task Force, a survey was developed and distributed online. The survey consisted of questions related to demographics, training experience, general practice, and specific measures used and at what frequency. Seventy-eight clinicians with an average of 13.5 years of experience from 19 countries responded to the survey; 69% were English-speaking. Pre- and post-neuropsychological evaluations were conducted with a majority of children undergoing surgical resection for epilepsy. There was high consistency (>90%) among the domains evaluated, while consistency rate among specific measures was more variable (range: 0-100%). Consistency rates were also lower among respondents in non-English-speaking countries. For English-speaking respondents, at least one measure within each domain was used by a majority (>75%) of clinicians; 19 specific measures met this criterion. There is consensus of measures used in neuropsychological studies of pediatric epilepsy patients which provides a basis for determining which measures to include in establishing a collaborative data repository to study surgical outcomes of pediatric epilepsy. Challenges include selecting measures that promote collaboration with centers in non-English-speaking countries and providing data from children under age 5.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».