Cognitive dysfunction and its associated factors in patients with epilepsy at referral hospitals in the Amhara region: an institutional-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background Epilepsy is a multifactorial disease characterized by spontaneous, recurrent seizures and a growing incidence of comorbid conditions such as anxiety, depression, cognitive dysfunction, and sudden unexpected death. Patients with epilepsy often experience cognitive impairment or dysfunction that can negatively affect their quality of life. There is limited research on cognitive dysfunction assessed through the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in the Amhara region, although the MoCA is considered superior to the Mini-Mental State Examination (MMSE). Therefore, this study aimed to assess cognitive dysfunction and identify factors associated with it in patients with epilepsy who were receiving follow-up care at referral hospitals in the Amhara region. Materials and methods A multicenter, institutional-based cross-sectional study was conducted among patients with epilepsy who were receiving follow-up care at randomly selected referral hospitals in the Amhara region from January 2024 to July 2024. A total of 355 participants were recruited for the study using a systematic random sampling technique, achieving a response rate of 98%. Cognitive dysfunction was measured using the MoCA. Data were entered with EpiData version 4.7 and then exported into SPSS version 26 for analysis. Multivariable logistic regression analysis was conducted, and a p-value of ≤0.05 was considered statistically significant. The results are presented in text and tables. Results The majority of the participants were women (52.1%). The mean age of the study participants was 31 (± 5.4) years. The prevalence of cognitive dysfunction was 29% (95% CI: 25.8, 34.5). Multivariable logistic regression analysis revealed that several factors were statistically significantly associated with cognitive dysfunction. Factors associated with cognitive dysfunction included being a rural resident (adjusted odds ratios (AOR) = 1.21; 95% CI: 1.29, 1.43), having a medical illness (AOR = 2.5; 95% CI: 2.1, 9.1), experiencing generalized seizures (AOR = 1.3; 95% CI: 1.08, 3.1), having a seizure frequency of daily to every other day (AOR = 2; 95% CI: 1.5, 9.2), experiencing seizures for more than 30 years (AOR = 1.5; 95% CI: 1.7, 7.6), and using a combination of anti-seizure drugs (AOR = 2.5; 95% CI: 1.2, 6.2). Conclusions and recommendations In this study, a significant proportion of patients with epilepsy receiving follow-up care experienced cognitive dysfunction. Neuropsychological assessment should be emphasized in patients with epilepsy at diagnosis and early follow-up phases of the condition.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».