Mental health and quality of life of individuals with epilepsy during the war in Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the repercussions of the war in Ukraine on people with epilepsy (PWE), focusing on access to health care, seizure control, quality of life (QoL), psychological distress, anxiety, and depression; and to identify the key factors influencing these measures. METHODS: Consecutive PWE, ≥18 years of age, presenting to one of seven health centers across Ukraine were invited to complete a self-administered survey in 2023. The survey gathered information on clinical and demographic aspects, geographic displacement, and access to care and medications. It also contained five valid questionnaires exploring psychological distress (Kessler-10), QoL with the EuroQOL-5D-5L (EQ-5D-5L), depression with the Neurological Disorders in Epilepsy scale (NDDIE), anxiety with the Hospital Anxiety and Depression Scalae-Anxiety (HADS-A), and epilepsy severity with the Global Assessment of the Severity of Epilepsy scale (GASE). Multivariate linear regression models assessed the relationship between measures of mental health and QoL and their potential predictors. Ethical approval was obtained from the Institute of Neurology, Psychiatry and Narcology of NAMS of Ukraine, Ukraine. RESULTS: Among 305 participants (mean age 38 years), 40% were female and 44% had to change residence because of the war. Seizures worsened during the war in 52% of those with active epilepsy and 42% of those with well-controlled epilepsy. Difficulties accessing health care and anti-seizure medications occurred in 25% and 34% of PWE, respectively, and was worse among those who were displaced. According to the mental health instruments, 46% suffered psychological distress, 62% experienced anxiety, 50% were depressed, and 59% rated their epilepsy as somewhat severe or worse. Statistically significant predictors of psychological distress, anxiety, and depression included female gender, more severe epilepsy, increased seizures during the war, and requiring mental health support. SIGNIFICANCE: The war significantly disrupted access to health care and availability of medication in PWE, who suffer from significant anxiety, depression, and psychological distress. We identify high-risk factors that can guide resource allocation for prevention and treatment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».