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Enregistrement W4388460384 · doi:10.1017/cjn.2023.310

Comprehensive Outcome Assessment and Quality of Life Following Epilepsy Surgery

2023· article· en· W4388460384 sur OpenAlexaffvenue
Garima Shukla, Neha Nandal, Mohammed Afsar, Anupama Gupta, Priya Agarwal, Mamta Bhushan Singh, Achal Kumar Srivastava, Ashish Suri

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyQuality of life (healthcare)MoodEpilepsy surgeryNeuropsychologyCognitionPsychiatryPsychologyMedicineClinical psychologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Seizure freedom without deficits is the primary goal for epilepsy surgery. However, patients with medically refractory epilepsy commonly suffer from many co-morbidities related to mood, cognition, and sleep as well as social problems and resultant stigma. While epilepsy surgery literature does describe quality of life (QOL) and neuropsychological outcomes, there is a paucity of information on various common non-seizure outcomes, especially pertaining to mood, sleep, cognition, and social aspects. The objective of this study was to evaluate the role of various non-seizure parameters on post-epilepsy surgery QOL. METHODS: Consecutive adult patients operated for refractory epilepsy at least 1 year prior to initiation of this study were included and classified as seizure-free (group 1) or non-seizure-free (group 2). QOL was assessed using the QOLIE-31 instrument; patients with a T score less than 40 were categorized as "poor QOL." Non-seizure parameters assessed were cognition, mood disturbances, social improvement, social stigma, and sleep disturbances. Categorization into "good" and "poor" outcome subgroups on each item was carried out by dichotomization of scores. RESULTS: Thirty-seven patients (16 F) [mean age 23.5 ± 5.6 years] were evaluated; 26 were seizure-free (group 1). In this group, impaired memory, lower language scores, depression, not having been employed, not receiving education prior to surgery, and experiencing social stigma were factors significantly associated with poor QOL. In group 2, all patients had poor QOL scores. CONCLUSION: Non-seizure factors related to common epilepsy co-morbidities and social issues are highly prevalent among seizure-free patients reporting poor QOL after epilepsy surgery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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