Cognitive Status in People With Epilepsy in the Republic of Guinea: A Prospective, Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: People with epilepsy (PWE) may experience cognitive deficits but fail to undergo formal evaluation. This study compares cognitive status between PWE and healthy controls in the West African Republic of Guinea. METHODS: A cross-sectional, case-control study was conducted in sequential recruitment phases (July 2024-July 2025) at Ignace Deen Hospital, Conakry. Adult (≥ 18 years) PWE enrolled consecutively, excluding those with a seizure within the past 24 h. Controls were healthy adults accompanying PWE at the hospital. Cognitive status was assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in French or translated into the patient's preferred language (Pular, Susu, Maninka, Kissi) as needed. RESULTS: We enrolled 100 PWE (mean age 30.4 years, range 18-71, SD = 12.0) and 100 controls (mean age 39.4 years, range 19-70, SD = 12.3). Although 93% of PWE had previously used anti-seizure medications (ASMs), only 85% were currently receiving treatment and 50% reported interrupted access to ASMs, primarily due to cost barriers. The mean MoCA score of controls (21.8, SD = 4.9) was higher than that of PWE (17.9, SD = 6.1; mean difference -4.2, 95% CI [-5.6, -2.8], SE = 0.69, p < 0.001), adjusted for education level, sex, age, and language. Participants who attended lower secondary, upper secondary, or university education scored 4.9, 5.3, and 8.3 points higher, respectively, than those with no school or primary education (all p < 0.001). Speaking an indigenous language was on average associated with a 2.5-point decline in MoCA scores (95% CI [-3.8, -1.2], SE = 0.65, p < 0.001). INTERPRETATION: PWE in Guinea demonstrated significantly lower cognitive performance on the MoCA compared to healthy controls, even after adjusting for covariates.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».