Medication Versus Management: Beyond Pills-to-Mouths Measures of Epilepsy Care (S6.003)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To introduce the concept of the epilepsy management gap. Background: The treatment gap implies that administering antiepileptic drugs (AEDs) is a sufficient measure epilepsy care. We propose the epilepsy management gap concept to capture PWE who may take AEDs but continue to incur risk or experience suboptimal management. Methods: PWE in Bhutan (National Referral Hospital, 2014-2015) completed a clinical questionnaire, the Quality of Life in Epilepsy inventory (QOLIE-31), and an electroencephalogram (EEG). Management gap was the proportion of participants meeting six pre-specified criteria based on known best practices in epilepsy care and the United Kingdom’s NICE guidelines. Results: Among 253 participants (53[percnt] female; median 24 years), 93[percnt](n=235) were treated with AEDs. 72[percnt](n=183) of the participants had active epilepsy (seizure in prior year) and 36[percnt](n=92) had epileptiform abnormalities on EEG. At least one criterion was met by 55[percnt](n=138) of participants, whereas treatment gap encompassed only 5[percnt](n=13) of participants. Criteria 1. Among 18 participants taking no AED, 72[percnt](n=13) had active epilepsy. 2. Among 26 adult participants on subtheraputic monotherapy, 46[percnt](n=12) had active epilepsy. 3. Among 67 participants reporting unintentional seizure-related injuries, 87[percnt](n=58) had active epilepsy. 4. Among 111 participants with a QOLIE-31 score below 50/100, 77[percnt](n=86) had active epilepsy. 5. Among 48 participants reporting absence seizures, 56[percnt](n=27) were treated with carbamazepine or phenytoin. 6. Among 101 female participants aged 14-40 years, 23[percnt](n=23) were treated with sodium valproate. Two management gap criteria were met by 16[percnt](n=40) of participants, three were met by 6[percnt](n=16), and 1[percnt](n=3) met four criteria. Epileptiform discharges on EEG (odds ratio 1.95, 95[percnt]CI 1.15, 3.29) and years since first AED treatment (odds ratio 1.07, 95[percnt]CI 1.03, 1.12) were significantly associated with more criteria met. Conclusions: By defining the management gap, patient subpopulations at greatest need for targeted epilepsy care interventions may be prioritized. Support: Grand Challenges Canada, Thrasher Fund.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,002 |
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 ».