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Enregistrement W4414258272 · doi:10.1101/2025.09.10.25334585

The Global Epilepsy Needs Study (GENS): A mixed-methods, multi-country exploration of the unmet psychosocial and everyday needs of people with epilepsy

2025· preprint· en· W4414258272 sur OpenAlexaff
Gus A. Baker, Sandeep Kumar Bagga, Donna Walsh, Claire Nolan, Charlotte Hooker, Pepa Gonzalez Parrao, J. Helen Cross, Ma. Marta Bertone, I Peña García, Adam Jallow Janneh, Alison Kukla, Ding Ding, Latica Friedrich, Lécio Figueira Pinto, Gagandeep Singh, Chahnez Triki, Leya Raj, Allan Reese

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialMultidisciplinary approachEpilepsyEveryday lifeQuality of life (healthcare)Qualitative researchHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: While epilepsy research has largely focused on medical management and clinical outcomes, less attention has been given to the unmet psychosocial and everyday needs of people with epilepsy (PWE), particularly in low- and middle-income countries. The Global Epilepsy Needs Study (GENS) aims to explore these needs, which are integral to the quality of life, by capturing both shared and context-specific experiences. METHODS: The GENS employed a patient-centered approach and mixed-methods design, integrating a cross-sectional survey and semi-structured interviews in 15 countries. The survey, available in 12 languages, captured experiences across 10 life domains (n = 5296 participants). Interviews were analyzed thematically using a phenomenological approach and Colaizzi's method, exploring lived experiences in depth (n = 75 participants). To ensure meaningful involvement and diverse representation, national patient associations, healthcare professionals, researchers, and people with lived experience guided each stage of the research process, from study design to manuscript development. RESULTS: Quantitative and qualitative data were integrated using a joint display method. This analysis generated five Generalized Themes across all life domains: (1) managing uncertainty and redefining daily life; (2) living with risk, social exclusion, and misunderstanding; (3) challenges in navigating inaccessible systems; (4) consequences of inaccessible or inadequate information; and (5) complex epilepsy needs demand more than standard approaches. SIGNIFICANCE: This first-of-its-kind global study offers a comprehensive picture of the psychosocial and everyday challenges faced by PWE. It establishes a critical evidence base for epilepsy organizations, highlights the need for healthcare systems to adopt holistic, multidisciplinary approaches, and calls on policymakers to invest in systemic reforms that safeguard dignity, inclusion, and life opportunities. Future research should explore the needs of underserved groups, including caregivers, individuals with complex epilepsy, women, and those in low-income or rural settings. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: This study examined the everyday challenges faced by people with epilepsy in different parts of the world. It showed that many people struggle with fear, stigma, poor access to services, and a lack of clear information and support. Women, people in rural areas, and those in low-income settings often face the greatest challenges. The study calls for better education, more support for caregivers, and improvements across health, work, school, and transport systems. It also shows the need for more research to understand and respond to the real-life needs of people most impacted by epilepsy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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