Perceived stigma and school attendance among children and adolescents with epilepsy in South Western Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epilepsy is a neurological disorder that has a high worldwide prevalence with eighty percent of the global burden being in low and middle-income countries. There is a high level of perceived stigma among children and adolescents with epilepsy, which has severe debilitating effects and affects school attendance. OBJECTIVE: To assess the effect of perceived stigma on school attendance patterns among children and adolescents with epilepsy. METHODS: We conducted a cross sectional study among 191 children and adolescents aged from 6-18 years with epilepsy at one large semi-urban hospital and a small rural health center in SouthWestern Uganda. Epilepsy-related perceived stigma was measured using the adapted Kilifi Stigma Scale of Epilepsy and school attendance patterns were assessed using a piloted investigator-designed questionnaire. RESULTS: Children with high-perceived stigma were more likely to have never attended school (13.8%) or started school late (average age 5.7 years) compared to those with low-perceived stigma (average age 4.9 years). Additionally, those with high epilepsy-related perceived stigma repeated classes 2.5 times more compared to those with low-perceived stigma. CONCLUSION: These preliminary findings suggest correlation between high-perceived stigma and disrupted school attendance patterns among children and adolescents with epilepsy, hence the need to address this social challenge.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».