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Enregistrement W3087294148 · doi:10.1177/0883073820957810

Youth Weigh In: Views on Advanced Neurotechnology for Drug-Resistant Epilepsy

2020· article· en· W3087294148 sur OpenAlexaffabout
Farhad R. Udwadia, Patrick J. McDonald, Mary Connolly, Viorica Hrincu, Judy Illes

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVagus Nerve Stimulation Research
Établissements canadiensNeuroDevNetUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésEpilepsyVagus nerve stimulationAutonomyContext (archaeology)Thematic analysisDrug Resistant EpilepsyPsychologyNeurostimulationQualitative researchMedicinePsychiatryNeurosciencePolitical scienceStimulationSociologyVagus nerve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epilepsy affects over 500,000 children in North America of whom 30% have drug-resistant epilepsy. Advancements with neurotechnologies show promising benefits, but the perceptions of these procedures by youth is unknown. METHODS: We conducted semistructured interviews with 10 youth in British Columbia, Canada who underwent procedures for drug-resistant epilepsy involving different forms of neurotechnology (subdural grids, vagus nerve stimulation, responsive neurostimulation). Interviews were analyzed using the constant comparative qualitative method. RESULTS: Four major thematic categories emerged from the interviews. Treatment values, impact of the disorder, personal context, and impact of neurotechnology. CONCLUSIONS: Besides the predictable goal of seizure reduction, a desire for autonomy and the importance of trust in the medical team emerged as dominant values within the 4 thematic categories that were explicit to the use of new neurotechnologies for the management of drug-resistant epilepsy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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