Community-level prevalence of epilepsy and of neurocysticercosis among people with epilepsy in the Balaka district of Malawi: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epilepsy and neurocysticercosis (NCC) prevalence estimates in sub-Saharan Africa are still scarce but show important variation due to the population studied and different screening and diagnosis strategies used. The aims of this study were to estimate the prevalence of epileptic seizures and epilepsy in the sampled population, and the proportion of NCC among people with epilepsy (PWE) in a large cross-sectional study in a rural district of southern Malawi. METHODS: We conducted a community-based door-to-door screening study for epileptic seizures in Balaka, Malawi between October and December 2012. Past epileptic seizures were reported through a 15-item questionnaire answered by at least one person per household generating five major criteria. People who screened positive were further examined by a neurologist to establish diagnosis. Patients diagnosed with epilepsy were examined and offered Taenia solium cyst antigen and antibody serological tests, and a CT scan for the diagnosis of NCC. RESULTS: In total, screening information on 69,595 individuals was obtained for lifetime occurrence of epileptic seizures. 3,100 (4.5%) participants screened positive, of whom 1,913 (62%) could be followed-up and underwent further assessment. Lifetime prevalence was 3.0% (95% Bayesian credible interval [CI] 2.8 to 3.1%) and 1.2% (95%BCI 0.9 to 1.6%) for epileptic seizures and epilepsy, respectively. NCC prevalence among PWE was estimated to be 4.4% (95%BCI 0.8 to 8.5%). A diagnosis of epilepsy was ultimately reached for 455 participants. CONCLUSION: The results of this large community-based study contribute to the evaluation and understanding of the burden of epilepsy in the population and of NCC among PWE in sub-Saharan Africa.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».