Poster Session 2�11:00 a.m.-7:30 p.m.�Professionals in Epilepsy care
Notice bibliographique
Résumé
Marlene A. Blackman*, Elaine Wirrell† and N. Thornton**Neurosciences, Alberta Children's Hospital, Calgary, AB, Canada and †Neurosciences, Mayo Clinic, Rochester, MN Rationale: To examine the impact of epilepsy on quality of life of children compared to nearest aged siblings, as well as to further investigate the impact of epilepsy thru the use of the HARCES and ICND scales. Methods: All children with epilepsy ages 3–17 whom had a non-epileptic sibling in same age group seen thru the Neurology Clinic at the Alberta Children's Hospital were identified as potential participants for the study. Parents were asked to complete Global Quality of Life Linear scales for both children and Hague Restrictions in Epilepsy Scales and Impact of Child Neurologic Disability Scales for the child with epilepsy. Results: Fifty children with epilepsy (age range 3–17, gender M 25, F 25) and Fifty siblings who acted as the controls (age range 3–17 gender M 20 – F 30) participated in the study. Quality of life measurement using the Global Quality of Life Linear Scale was significantly different (p < 0.0001) betwen children with epilepsy (4.57 ± 0.92) and their siblings (5.30 ± 0.71). The HARCES found the average score of 18.89 Of the 49 children who completed this scale 3 (6%)scored 10 (no disability) 23 (47%) scored 11–15 (slight disability) 13 (26%) scored between 16–25,Mild 4 (8%) 26–30 moderate 6 (12%) 31–40 severe disability. On the ICNDS average was 40 with a range of (0–108) 14 scored than 20 (less impact), (28%) 20 scored 21–50 (40%) (moderate impact),with 16 scoring 50–108 (32%) (severe impact). Conclusions: Epilepsy has a negative impact on the quality of life of children, children in the same family with the same parents have statistically significant differnces in quality of life scores.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,440 | 0,137 |
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 ».