Why child neurologists talk about SUDEP: Results from two cross‐sectional surveys
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To characterize SUDEP discussion practices of child neurologists approximately 6 and 12 months after publication of the American Academy of Neurology SUDEP Clinical Practice Guideline and explore factors associated with discussion practice. Methods: Child Neurology Society members (~2450) were electronically surveyed in November 2017 and May 2018 regarding their practice of discussing SUDEP with patients with epilepsy or their caregivers. Multivariable proportional odds ordinal logistic regression evaluated factors associated with discussing SUDEP with a greater proportion of epilepsy patients/caregivers. Reasons for changing practice were described. Results: Among the 369 child neurologist respondents, 36% reported discussing SUDEP with at least half of their epilepsy patients/caregivers including 12% who discuss with all or almost all (>90%) of their epilepsy patients/families. Those who discussed SUDEP with an increased proportion of their patients were more likely to agree that they knew enough to talk about SUDEP, agree that healthcare providers have an ethical obligation to discuss SUDEP, and disagree that there is not enough time to talk about SUDEP. Those who agreed SUDEP could provoke excessive anxiety or worry were less likely to discuss SUDEP with an increased proportion of their patients. Reading the SUDEP Clinical Practice Guideline was a frequently cited reason among respondents who reported a recent change in discussion practice. Significance: Most child neurologists do not follow the current SUDEP Clinical Practice Guideline regarding SUDEP discussion. Feeling sufficiently knowledgeable and ethically obligated to discuss SUDEP were associated with increased discussion practice, suggesting an educational intervention may be effective at increasing SUDEP discussion rates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 découle