A.04 High times? Prevalence and perceptions of marijuana use among patients with epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite medical advances, almost a third of people with epilepsy have medically refractory epilepsy (MRE). With failure of pharmaceutical options, patients are turning to alternative treatment options. Marijuana use in epilepsy has received extensive attention. Two recent studies evaluated the opinions of marijuana use in individuals with epilepsy, but had discrepant marijuana use rates. Methods: The first 200 adult patients with a known diagnosis of epilepsy seen at Hamilton General Hospital after June 1, 2017 were invited to participate. Standardized paper questionnaires gathered information about demographics, epilepsy history, and marijuana use. Results: One hundred forty participants returned questionnaires; 29.5% were active marijuana users; 24.5% had consumed marijuana in the past. Increased seizure frequency was significantly associated with marijuana use. There was a non-significant trend towards increased marijuana use with males and MRE. Almost half the active marijuana users noted improvement in seizure frequency. No participants experienced worsening of epilepsy with marijuana use. Side effects were common (30%), most frequent being mood. Conclusions: Prevalence of marijuana use among people with epilepsy is higher in our study population compared to an Australian cohort, but similar to Canadian studies. Marijuana use was significantly associated with increased seizure frequency. The majority of patients perceived benefit with regard to seizure control.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».