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Enregistrement W2770968368 · doi:10.1017/cjn.2018.88

A.07 Characterizing the epidemiology of epilepsy in Saskatchewan, Canada

2018· article· en· W2770968368 sur OpenAlexaffvenueabout
Lizbeth Hernández‐Ronquillo, Lorna E. Thorpe, Punam Pahwa, Jose Tellez Zenteno

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensSaskatoon Medical Imaging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyIncidence (geometry)MedicineEpidemiologyDemographyPopulationCohortMortality rateCohort studyPediatricsPsychiatryEnvironmental healthSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is no available estimate of the incidence and mortality of epilepsy in all age groups in the Canadian population. This study aimed to measure the incidence, prevalence, mortality and the secular trends for epilepsy in Saskatchewan between 2005 and 2010. Methods: A population-based cohort study was established from Saskatchewan’s provincial health administrative data. The population was followed until termination of coverage, death, or 31 December 2010. Individuals with epilepsy were identified based on ICD codes algorithms from 2005 to 2010. Results: The age-standardized incidence of epilepsy was 62 per 100,000 person-year. The age-standardized incidence rate of epilepsy in self-declared Registered Indians was 122 per 100,000 person-year. There was a significant decrease in the incidence of epilepsy for all groups over the study period. The age-standardized prevalence of epilepsy was 9 per 1,000 people. There was a significant increase in the prevalence of epilepsy over this time period. The adjusted mortality rate was 0.023 per 1000 person-year, and the all-cause Standardized Mortality Ration for epilepsy was 2.45. The SMR remained constant over the six-year period of the study. Conclusions: This study is the first in Canada to measure the incidence and all-cause mortality of epilepsy in all age groups.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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