Heterogeneous knowledge of childhood seizures and epilepsy care in Canadian healthcare Providers: Identifying the gaps
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is the most common chronic neurological condition in children. Many barriers exist in early recognition which cause delay in care and impact quality of life. Some of these children require advanced treatments which are underutilized due to lack of education, awareness and referrals. Overall, childhood epilepsy is underdiagnosed and poorly understood by non-expert providers. We investigated awareness and knowledge about epilepsy from primary care providers via the quality of their referrals. We prospectively collected and examined all epilepsy related referrals to the Paediatric Neurology Division at Children's Hospital in London, Ontario, Canada during a six-month period. We developed a modified "epilepsy focused" scoring tool to evaluate the referrals and scored them as basic or advanced. During the study time frame 175 (82 %) referrals met the inclusion criteria. Out of these, 152 (87 %) were identified as basic and 23 (13 %) were advanced (p < 0.001). Amongst the referrals that scored basic vs advanced: Family Doctors n = 49 with 40 basic (81 %) vs 9 advanced (18.3 %), Paediatric ER physicians n = 37, all 37 were basic (100 %) and Paediatricians n = 41 with 36 (87 %) basic and 5 (12 %) advanced. Our results showed significant lack of critical information in the content of epilepsy referrals coming from non-epileptologist providers, largely from the cohort of paediatric ED doctors. This reveals that knowledge and awareness of epilepsy in children remains scarce. Identifying these barriers can provide insights to develop strategies to facilitate accurate identification and rapid triage for children presenting with new onset epilepsy.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».