Quality of life and cannabis use among patients with drug‐resistant epilepsy—An observational study from a Canadian tertiary care referral center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Very few publications have reported the impact of artisanal cannabis use on overall quality of life among people with drug-resistant epilepsy. This study aimed to evaluate the association of artisanal cannabis use among adults with drug-resistant epilepsy with quality of life, and to determine if an association exists between Quality-of-Life in Epilepsy Inventory-31 (QOLIE-31) 'T scores' and different clinical variables. METHODS: This study included patients admitted to a Canadian tertiary care epilepsy center as part of a larger study. These patients were confirmed to have drug-resistant epilepsy by an epileptologist at the Ambulatory Epilepsy Clinic. Patients were categorized into cannabis users (CAN group) (n = 25) and Non-cannabis users (Non-CAN group) (n = 21). Data was collected on RedCap® for epilepsy and cannabis use details. These were analyzed for an association using a binary multivariable logistic regression model between QOLIE-31 'T scores' and age, sex, epilepsy duration, age at initiation of use, duration of cannabis use and psychiatric related comorbidity for all patients. Additionally, different 'T subscores' of the questionnaire were compared between the CAN group and Non-CAN group. RESULTS: A statistically significant difference between the CAN group and Non-CAN group for the T subscore 'energy and fatigue' (p = .004) was found, with the CAN group scoring higher. However, for the 'overall T score' between the two groups there was no statically significant difference (p = .11). Additionally, a significant negative correlation between 'overall T score' and cannabis use disorder (p = .032) was found. SIGNIFICANCE: This study provides new data on association of quality of life in epilepsy with cannabis use and can serve as a foundation for larger future studies to better assess this association.
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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 ».