Clinical characteristics of children with epilepsy managed at an urban hospital in Africa: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Background Most children with epilepsy reside in resource-limited regions such as sub-Saharan Africa, where the majority of studies have been conducted in rural areas with limited investigations. Medical records from children with epilepsy seen at an urban hospital in Kenya were examined to provide a comprehensive description of epilepsy in children from this hospital. Methods A retrospective observational study was conducted which involved reviewing medical records of 426 epilepsy patients (260 males and 166 females) aged 0 - 18 years, seen at Aga Khan University Hospital, Nairobi, Kenya between February 2011 and December 2014. Results The most frequent age at presentation; documented in 29% was in infancy. Generalized seizures due to structural brain abnormalities were the most common form of epilepsy (28%). Lennox-Gastaut Syndrome was the most common electroclinical syndrome (7%). Focal seizures and focal seizures with loss of awareness were identified in 12% of the population. There were no cases of childhood absence epilepsy in this group. Brain atrophy was the most common MRI finding, occurring in a fifth of the population (20%), while cystic encephalomalacia occurred in 13%. Half (50%) of all EEG recordings performed for this cohort were abnormal. Generalized seizures due to structural brain abnormalities and Lennox-Gastaut Syndrome (LGS) were significant predictors of a treatment history of three or more AEDs. At the conclusion of the review period, 16% of the patients had not visited the clinic for more than 12 months and were considered to be lost to follow-up. Conclusion The highest frequency of epilepsy cases was documented in children less than one year of age. Generalized seizures due to structural abnormalities and Lennox-Gastaut syndrome were the most common seizure type and syndrome. Improvement of public awareness of different types of seizures in children may increase identification of children with childhood absence epilepsy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».