P.044 Quality of life in children with epilepsy treated with the low glycemic index diet – a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The classic ketogenic diet is the main non-pharmacological treatment for refractory epilepsy; however, adherence is often challenging. The low glycemic index diet (LGID) is less strict, almost equally effective, and associated with improved adherence. Little is known about the quality of life of children treated with LGID. The objective of this study was to explore changes in the quality of life of children with epilepsy transitioning to the LGID. Methods: Patients on LGID and their parents filled out Pediatric Quality of Life Epilepsy Module questionnaires; one while being on the LGID, and one retrospectively for the time prior to starting the LGID. Results: Data was collected from five children ages 3-13 and their parents. Complete seizure control was seen in two children, >50% seizure reduction in one, and no change in two children. Parental reported quality of life while on the LGID increased with two participants but decreased in all child self reports. Conclusions: Although the LGID led to improved seizure control in three out of five patients, the child-reported quality of life decreased in all children. Larger prospective studies are warranted to reliably assess the impact of the LGID on the quality of life in children with epilepsy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».