Neuro-developmental and epilepsy outcomes of children with west syndrome: A cross-sectional study from North India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the neurodevelopmental outcome of West syndrome (WS) in Indian children, who differ in their clinical profile from the western population. MATERIALS AND METHODS: This cross-sectional study enrolled children aged 2--5 years with prior diagnosis of WS between November 2013 and March 2015. They were assessed for epilepsy outcome and developmental outcome using developmental profile 3 (DP3) and vineland adaptive behavioral scale II (VABS II). RESULTS: Sixty-one children were enrolled. Perinatal asphyxia (40.9%), neonatal hypoglycemia (14.8%), and neonatal meningitis (9.8%) were predominant causes among the children with known etiology. Favorable epilepsy outcome (seizure freedom for >6 months) was observed in 29/61 patients (47.5%). Moderate to severe developmental delay was observed in 55/61 children (91.8%). Favorable developmental outcome (GDS by DP3 >70) was observed in just 5/61 (8%) patients. CONCLUSIONS: This study highlights the high prevalence of developmental delay in this population of children with WS, with adverse perinatal events being the most common etiology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».