Do you have epilepsy, a seizure disorder, or neither? Patients' perception of their diagnosis in an epilepsy clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore how people with epilepsy self-characterize their diagnosis as being epilepsy, a seizure disorder, or neither. METHODS: People diagnosed with epilepsy by epileptologists, responded to two questions: "do you have epilepsy?" and "do you have a seizure disorder?". Demographic, clinical and patient-reported outcome measures were extracted from Calgary Comprehensive Epilepsy Program registry. Multivariable multinomial and logistic regression models were used to determine factors associated with self-perception of the diagnosis. RESULTS: Of 1684 epilepsy patients who answered both questions, 1231 (73.1%) perceived themselves as having epilepsy, 137 (8.1%) a seizure disorder but not epilepsy, 145 (8.6%) neither of the diagnoses, and 171 (10.2%) as not knowing their diagnosis. On multivariate analyses, factors significantly associated with a higher likelihood of self-perception as having a seizure disorder versus epilepsy included having focal epilepsy (relative risk ratio [RRR] = 13.1, 95% confidence interval [CI]: 1.7-102.1), and a higher comorbidity burden (RRR = 1.8, 95% CI: 1.3-2.7), whereas self-perception of having a seizure disorder vs epilepsy was lower in females (RRR = .36, 95% CI: .14-.94) and those taking more antiseizure medications (ASMs) (RRR = .19, 95% CI: .06-.58). Self-perception of having neither diagnosis was significantly more likely in people with focal epilepsy (RRR = 3.1, 95% CI: 1.2-8.3) and a higher comorbidity burden (RRR = 1.6, 95% CI: 1.1-2.4), whereas the likelihood was lower with a longer duration of epilepsy (RRR = .96, 95% CI: .93-.99), taking a higher number of ASMs, (RRR = .14, 95% CI: .04-.51), having more side effects (RRR = .89, 95% CI: .83-.96), a higher self-rated severity of epilepsy (RRR = .26, 95% CI: .14-.49), and if the respondent was the patient as opposed to a proxy (RRR = .24, 95% CI: .07-.85). SIGNIFICANCE: In a clinical setting, clinical characteristics, rather than sociodemographic factors, largely explain how people with epilepsy self-characterize their diagnosis. Markers of higher seizure severity and longer illness duration increase the likelihood of self-perception as having 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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».