GP.04 Prevalence and determinants of seizure action plans in a pediatric epilepsy population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Status epilepticus (SE) is the most common pediatric neurological emergency. Timely treatment is crucial, yet administration of rescue medications is often delayed and under-dosed. We aim to improve SE management by ensuring that every child at risk of SE in our province has an individualized seizure action plan (SAP) outlining the steps that should be taken during SE. Methods: A survey was distributed to parents of epilepsy patients aged 1 month to 19 years. Primary outcome was percentage of patients with SAPs. Secondary outcome was parental interest in a SAP mobile application. Following chart review, univariate and multivariate analysis was performed to identify variables that predict whether patients have SAPs. Results: Of 192 participants, 61.5% have SAPs. On univariate analysis, history of prior SE and male gender increased likelihood of having a SAP. On logistic regression, Nagelkerke R2 was 0.204 and our model correctly predicted 82.2% of patients with SAPs. 83.3% of parents were interested in a SAP mobile application. Conclusions: This is one of the first studies to examine SAP prevalence in a pediatric epilepsy population. There is a need to increase the percentage of epilepsy patients with SAPs. Most parents would find a SAP mobile application valuable in their child’s management.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».