Communication about sudden unexpected death in epilepsy: Understanding the caregiver perspective
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We aimed to characterize (1) the caregiver experience of learning about sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP), and (2) caregiver preferences for SUDEP risk disclosure. Methods: We distributed a 24-question survey to caregivers of children with epilepsy. Free text questions were analyzed using a rapid qualitative analysis approach. Results: Two hundred and twelve caregivers of people with epilepsy completed the survey, including 12 bereaved caregivers. Caregivers' children had a high seizure burden, with a median seizure frequency of 24 seizures per year (range: 1 to ≥100). Most participants were aware of SUDEP at the time of the survey (193/212; 91%) though only a minority had learned about SUDEP from a healthcare provider (91/193; 47.2%). Caregivers typically learned about SUDEP from a nonprofit or online source (91/161; 56.5%). Almost all caregivers wanted to discuss SUDEP with their child's healthcare provider (209/212; 98.6%), and preferred disclosure from epileptologists (193/212; 91%), neurologists (191/212; 90.1%), and/or primary care providers (98/212; 46.2%). In open-ended responses, caregivers highlighted the value of learning about SUDEP from a healthcare provider, the importance of pairing SUDEP risk disclosure with a discussion of how to mitigate risk, and the need for educational resources and peer support. Interpretation: Caregivers of people with epilepsy appreciate when healthcare providers disclose information about SUDEP, yet typically hear about SUDEP elsewhere. These findings underscore the importance of interventions to improve and support SUDEP risk disclosure. Future work should evaluate strategies to disclose SUDEP risk and the impact of early SUDEP risk disclosure.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».