Diagnóstico de neurocisticercosis en pacientes con epilepsia residentes en el suroeste de la República Dominicana
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neurocysticercosis (NCC), a possible cause of epilepsy with limited epidemiological data in the Dominican Republic, is endemic in four provinces in the country's south-western region. This study aimed to determine the association between NCC and epilepsy among people living in these endemic regions, and to obtain preliminary data on the prevalence of NCC in these provinces. PATIENTS AND METHODS: A case-control design was used, consisting of 111 patients with epilepsy with unknown causes, and 60 controls without epilepsy or NCC. The diagnosis of NCC was based on computed tomography and magnetic resonance imaging of the skull, as well as Western immunoblotting for serum antibodies using Taenia solium, following the criteria of Del Brutto et al. RESULTS. NCC was found in 27% of the epileptic patients (n = 30/111) and in 5% of the controls (n = 3/60); the probability of the epileptic patients having NCC was seven times higher than the controls (odds ratio = 7.04, 95% confidence interval: 2.04-24.18; p < 0.001). The participants' sociodemographic characteristics, including their age, sex, level of education, occupation, and province of residence presented no statistical significance in terms of their association with NCC. CONCLUSIONS: This study suggests that NCC is strongly associated with epilepsy in the south-western region of the Dominican Republic, and highlights the need for public health measures to improve the prevention, diagnosis and treatment of both diseases.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».