Cross‐national disparities contribute to heterogeneity in patient outcomes following invasive monitoring: A hierarchical mixed‐effects analysis
Notice bibliographique
Résumé
There is substantial variability in outcomes following invasive monitoring and surgical treatment of drug-resistant epilepsy (DRE). Patients with DRE are uniquely vulnerable to cross-national health care disparities, as their epilepsy is difficult to treat and requires extensive resources. In a large cross-national database of patients undergoing invasive monitoring for epilepsy surgery, we sought to evaluate the association between social, economic, and educational indicators of the country of treatment and patient outcomes following invasive monitoring. We performed a mixed-effects analysis of an individual patient database of 595 subjects enrolled in 33 studies encompassing 25 neurosurgical centers in 10 countries of invasive monitoring for epilepsy from 1996 to 2019. Upon preliminary univariate analysis, significant nation-level predictors of seizure outcome following either stereoelectroencephalography or subdural electrodes were hospital beds per 100,000 population, physician density, gross domestic product (GDP) growth, male and female educational attainment, and unemployment rate. On multivariate mixed-effects logistic regression, physician density (β = -0.5112, P<.00697) and GDP growth (β = 0.53822, P<.00404) were the only nation-level covariates of significance associated with seizure outcome. A higher physician density was associated with lesser seizure freedom rates, whereas higher GDP growth was associated with greater seizure freedom rates. Although patient-specific variables were the primary determinant of seizure outcomes, cross-national disparities also contribute to heterogeneities. Our findings highlight the importance of a systems-level dialogue to improve surgical outcomes for DRE patients.
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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 | 0,042 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».