Health-related quality of life in children with inflammatory brain disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the impact of inflammatory brain diseases in the pediatric population on health-related quality of life, including the subdomains of physical, emotional, school and social functioning. METHODS: This was a multicenter, observational cohort study of children (< 18 years of age) diagnosed with inflammatory brain disease (IBrainD). Patients were included if they had completed at least one Health Related Quality of Life Questionnaire (HRQoL). HRQoL was measured using the Pediatric Quality of Life Inventory Version 4.0 (PedsQL) Generic Core Scales, which provided a total score out of 100. Analyses of trends were performed using linear regression models adjusted for repeated measures over time. RESULTS: In this study, 145 patients were included of which 80 (55%) were females. Cognitive dysfunction was the most common presenting symptoms (63%), and small vessel childhood primary angiitis of the CNS was the most common diagnosis (33%). The mean child's self-reported PedsQL total score at diagnosis was 68.4, and the mean parent's proxy-reported PedsQL score was 63.4 at diagnosis. Child's self-reported PedsQL scores reflected poor HRQoL in 52.9% of patients at diagnosis. Seizures or cognitive dysfunction at presentation was associated with statistically significant deficits in HRQoL. CONCLUSION: Pediatric IBrainD is associated with significantly diminished health-related quality of life. Future research should elucidate why these deficits occur and interventions should focus on improving HRQoL in the most affected subdomains, in particular for children presenting with seizures and cognitive dysfunction.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».