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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».