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Enregistrement W3192343393 · doi:10.1017/cjn.2019.143

P.043 Cannabis treatment in children with epilepsy: practices and attitudes of neurologists in Canada

2019· article· en· W3192343393 sur OpenAlexvenueaboutno aff
SM DeGasperis, R. Webster, Daniela Pohl

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDravet syndromeCannabisMedicineEpilepsyPsychiatryAuthorizationPediatricsLennox–Gastaut syndromePrior authorizationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cannabis has been shown to be an effective therapy for epilepsy in children with Dravet and Lennox-Gastaut syndrome. Despite the fact that many pediatric epilepsy patients across Canada are currently being treated with cannabis, little is known about pediatric neurologists’ attitudes towards it. Methods: A 26-item online survey was distributed to 148 pediatric neurologists across Canada. Results: 56/148 neurologists responded and reported that over 600 children with epilepsy are currently taking cannabinoids. 34% of neurologists authorized cannabis to children, 38% referred children for authorization, and 29% did not authorize or refer their patients. Of those neurologists who referred, 76% referred to a community-based non-neurologist. The majority of physicians authorized cannabis to patients with Dravet syndrome (68%) and Lennox-Gastaut syndrome (64%). Cannabis was never authorized as a first-line treatment. 54% of neurologists stated that their patients were taking CBD alone, despite this option not being available in Canada. All physicians reported having at least one hesitation regarding cannabis, the most common ones being poor evidence (66%), poor quality control (52%), and cost (50%). Conclusions: The majority of Canadian pediatric neurologists use cannabis as a treatment for epilepsy in children. However, there appear to be knowledge gaps and hesitations.

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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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