Incidence of First-Episode Status Epilepticus and Risk Factors in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Status epilepticus (SE) is a neurological emergency characterized by prolonged seizures. However, the incidence of first-episode SE is unclear, as estimates vary greatly among studies. Additionally, SE risk factors have been insufficiently explored. Therefore, the objectives of this study were to estimate the incidence of first-episode SE in Ontario, Canada, and estimate the associations between potential sociodemographic and health-related risk factors and first-episode SE. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using linked health administrative datasets. We included individuals who completed Canada's 2006 Census long-form questionnaire, lived in Ontario, were between 18 and 105, and had no history of SE. A Cox proportional hazards regression model was used to estimate the hazard ratios for SE within three years associated with each potential risk factor. RESULTS: The final sample included 1,301,700 participants, 140 of whom were hospitalized or had an emergency department visit for first-episode SE during follow-up (3.5 per 100,000 person-years). Older age was the only significant sociodemographic SE risk factor (HR = 1.35, 95% CI = 1.33, 1.37), while health-related risk factors included alcohol or drug abuse (HR = 1.05, 95% CI = 1.02, 1.08), brain tumour or cancer (HR = 1.14, 95% CI = 1.12, 1.15), chronic kidney disease (HR = 1.32, 95% CI = 1.29, 1.36), dementia (HR = 1.42, 95% CI = 1.36, 1.48), diabetes (HR = 1.11, 95% CI = 1.09, 1.12), epilepsy or seizures (HR = 1.05, 95% CI = 1.01, 1.09) and stroke (HR = 1.08, 95% CI = 1.05, 1.11). CONCLUSION: The estimated incidence of SE in a sample of Ontario residents was 3.5 per 100,000 person-years. Older age and several comorbid conditions were associated with higher first-episode SE risk.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».