Prevalence and Temporal Trends of Epilepsy in Children: A Retrospective Birth Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Epilepsy is one of the most common chronic neurologic diseases in children; however, few recent studies examine the prevalence of epilepsy and its evolution over time according to birth or maternal characteristics. The aim of the study was to examine the prevalence of epilepsy in children born between 2002 and 2020 and the temporal trends by year of birth, in Ontario, Canada, overall, and according to maternal and birth characteristics. METHODS: We included all in-hospital deliveries between 2002 and 2020 (N = 2,343,482) in Ontario, Canada, using linked administrative health dataset. We estimated the overall prevalence of epilepsy diagnosed before the age of 18 years, by birth and maternal characteristics. For temporal trend analyses, we restricted our population to children born up to 2012 (N = 1,405,271) and examined the prevalence of epilepsy diagnosed by age 8 by their year of birth, using Poisson regression. RESULTS: The overall prevalence of epilepsy in our cohort was 8.1 per 1,000 live births (95% CI: 8.0-8.2). Prevalence was higher for boys, for children born preterm, with congenital malformations, from multiple pregnancies, from mothers born in Canada, and for children living in deprived areas. Epilepsy prevalence diagnosed by age 8 increased slightly between 2002 and 2012 cohorts (6.9 [95% CI: 6.2-7.6] to 7.3 [95% CI: 6.6-8.1] per 1,000 live births, respectively). Differences by gestational age as gradient and socioeconomic characteristics were persistent and stable over time, while those by pregnancy plurality and sex decreased. SIGNIFICANCE: In a large population-based birth cohort in Canada, we observed a slight increase in epilepsy prevalence over time among children born in 2002 and those born in 2012 and persistent disparities by gestational age, socioeconomic position, and maternal immigration status. This study highlights the need for continued surveillance of rates to see if this increasing trend is persistent, to understand the potential causes behind it, and to understand the persistence of these disparities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».