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Enregistrement W3034861687 · doi:10.1111/epi.16579

Trajectories of quality of life 10 years following a diagnosis of epilepsy in childhood

2020· article· en· W3034861687 sur OpenAlexafffundabout
Klajdi Puka, Mark A. Ferro, Carol Camfield, Simon D. Levin, Mary Lou Smith, Samuel Wiebe, Guangyong Zou, Kelly K. Anderson, Kathy N. Speechley

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsUniversity of CalgaryHospital for Sick ChildrenIzaak Walton Killam Health CentreSickKids FoundationWestern UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityNova Scotia Health AuthorityChildren’s Health Research InstituteUniversity of WaterlooLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEpilepsyQuality of life (healthcare)MedicineCohortPediatricsMultinomial logistic regressionLogistic regressionProspective cohort studyCohort studyDemographyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study estimated trajectories of health-related quality of life (HRQOL) over a 10-year period among children newly diagnosed with epilepsy. We also modeled the characteristics of children, parents, and families associated with each identified trajectory. METHODS: Data came from the HERQULES (Health-Related Quality of Life in Children With Epilepsy Study), a Canada-wide prospective cohort study of children (aged 4-12 years) with newly diagnosed epilepsy. Parents reported on their children's HRQOL at diagnosis, and at 0.5-, 1-, 2-, 8-, and 10-year follow-ups using the Quality of Life in Childhood Epilepsy Questionnaire-55. Trajectories of HRQOL were identified using latent class growth models. Characteristics of children, parents, and families at the time of diagnosis that were associated with each trajectory were identified using multinomial logistic regression. RESULTS: A total of 367 children were included. Four unique HRQOL trajectories were identified; 11% of the cohort was characterized by low and stable scores, 18% by intermediate and stable scores, 35% by intermediate scores that increased then plateaued, and 43% by high scores that increased then plateaued. Absence of comorbidities, less severe epilepsy, and better family environment (greater satisfaction with family relationships and fewer family demands) at the time of diagnosis were associated with better long-term HRQOL trajectories. Although the analyses used estimates for missing values and accounted for any nonrandom attrition, the proportion of children with poorer HRQOL trajectories may be underestimated. SIGNIFICANCE: Children with new onset epilepsy are heterogenous and follow unique HRQOL trajectories over the long term. Overall, HRQOL improves for the majority in the first 2 years after diagnosis, with these improvements sustained over the long term.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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