Transfer of Finnish adolescents with epilepsy to adult care: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transferring adolescents with epilepsy (AWE) to adult care is a complex process, yet there is limited data on its overall epidemiology and clinical implications. OBJECTIVE: This population-based study analyzes the long-term clinical trajectories and predictors of transfer among AWE within a robust Finnish healthcare system. METHODS: A cohort of 439 AWE was followed for a mean of 10.28 years. Transfer outcomes, care settings, and long-term seizure control were evaluated for patients reaching transfer age, focusing on predictors of public adult specialty care. RESULTS: Of 222 AWE reaching transfer age, 189 (85.1 %) were transferred to adult services, with 64 % entering university hospital care. Remission was achieved in 23 % during extended follow-up, while 27 % remained drug-resistant. Multivariable analysis identified developmental and epileptic encephalopathy, specific developmental disorders, and comorbidities such as asthma, allergies, and obesity as significant predictors for public adult specialty care. Notably, changing the transfer age from 16 to 18 years had no significant effect on transfer rates. CONCLUSION: Transfer to adult specialty care affects the vast majority of AWE, imposing considerable demands on public health systems. These findings underscore the need for early identification of high-risk patients to inform resource planning and individualized care strategies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».