Development of a Pediatric Epilepsy Program: Analysis of Early Multidimensional Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A Pediatric Epilepsy Program was instituted in Manitoba in 2016. This report seeks to describe changes in the management of pediatric epilepsy patients in Manitoba since the inception of this Program, to provide an early analysis of local outcomes, and to present a framework for further program development. Methods Data was collected for patients treated both before and after inception of the Program. Caregivers completed questionnaires on quality of life and program satisfaction. An online database was created to capture demographic information, seizure and quality of life outcomes, and caregiver satisfaction ratings. Descriptive statistics were used to summarize the results. Results Prior to commencement of the Program, 16 patients underwent vagal nerve stimulator (VNS) insertion. At last follow-up, 6.25% of patients achieved Engel class I outcome, 75% achieved class III outcome, and 18.75% were classified as class IV. Following inception of the Program, 11 patients underwent resective procedures and 3 underwent VNS insertions. At last follow-up, 78.6% of patients achieved Engel class I outcome, 14.3% achieved class III outcome, and 7.1% were classified as class IV. Since inception of the Program, the average Quality of Life in Childhood Epilepsy Questionnaire-55 score measuring patient quality of life was (59.7 ± 23.2)/100. The average Care-Related Quality of Life-7D score measuring caregiver quality of life was (78.3 ± 18.6)/100. Caregiver satisfaction had an average rating of (9.4 ± 0.8)/10. Conclusion Access to epilepsy surgery has significantly improved for children in Manitoba and has led to favorable, early multidimensional outcomes. Structural organization, funding, and multidisciplinary engagement are necessary for program sustainability and growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».