National Association of Medical Examiners Position Paper: Recommendations for the Investigation and Certification of Deaths in People with Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Sudden unexpected death of an individual with epilepsy (SUDEP) can pose a challenge to death investigators, as most deaths are unwitnessed and the individual is commonly found dead in bed. Anatomic findings (e.g., tongue/lip bite) are commonly absent and of varying specificity, limiting the evidence to implicate epilepsy as a cause of or contributor to death. Thus, it is likely that death certificates significantly underrepresent the true number of deaths in which epilepsy was a factor. To address this, members of the National Association of Medical Examiners, North American SUDEP Registry, Epilepsy Foundation SUDEP Institute, American Epilepsy Society, and the Centers for Disease Control and Prevention convened an expert panel to generate evidence-based recommendations for the practice of death investigation and autopsy, toxicological analysis, interpretation of autopsy and toxicology findings, and death certification to improve the precision of death certificate data available for public health surveillance of epilepsy-related deaths. The recommendations provided in this paper are intended to assist medical examiners, coroners, and death investigators when a sudden, unexpected death in a person with epilepsy is encountered.
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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 | 0,030 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,015 |
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 ».