The changing incidence of childhood epilepsy in Finland
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: to investigate the childhood epilepsy incidence, population trends, associated factors, and validate the national population registers. METHODS: a comprehensive comparative analysis of childhood epilepsy in the population during two distinct time intervals using medical records, appropriate national medical and population registers, and two random samples for control. RESULTS: In 1961-1964, the average incidence of epilepsy was 38/100,000 and during 1991-2000 65.9 (95 % CI 59.6 to 72.2) and 65.6/100,000 person-years after adjustment for the European Standard Population. This increase was significant (p<0.0001) as was a decline (p<0.003) from 1991 to 1995 to 1996-2000. The decline in incidence for girls occurred at a younger age compared to boys. Epilepsy cases associated with prenatal and perinatal factors were 50 % lower in 1991-2000 than in 1961-1964, especially related to asphyxia, infections, pre-eclampsia, and imminent abortion. The national Register for Healthcare independently identified 94.5 % of relevant cases (University Hospital alone 81.2 %, and Drug Register alone 74.3 %). DISCUSSION: Over the past five decades, the incidence rate of childhood epilepsy has exhibited a dynamic pattern, with a notable increase until the 1990's, followed by a stabilization at an incidence rate of approximately 60-70 per 100,000 person-years. Our findings, in line with other recent Finnish research, support a significant decrease in incidence since the mid-1990's. The underlying reasons for the increase and decrease remain unclear. Finnish national registers for epilepsy have established themselves as highly dependable resources for conducting epidemiological research. CONCLUSION: Childhood epilepsy incidence in Finland is similar to other industrialized countries, but there are signs of a declining trend emerging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».