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Enregistrement W6906496435 · doi:10.17605/osf.io/wm2x8

Association of Depression and Anxiety with Epilepsy and Seizure Outcomes: Protocol of A Pooled Study-level Analysis of cohort studies

2023· article· en· W6906496435 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyFunnel plotEpilepsyDepression (economics)Meta-analysisPublication biasCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/ INTRODUCTION: Depression and anxiety disorders are serious mental disorders that are common among adults of all ages around the world. It has been reported people with depression and anxiety disorders will have a high risk of developing neurological conditions, including seizure disorders and epilepsy. Moreover, people with depression and anxiety disorders will have different clinical outcomes compared with control population. However, the associations between depression or anxiety disorders and epilepsy or seizure outcomes are controversial. Therefore, the aim of this study is to establish the associations between these psychological disorders and epilepsy or seizure outcomes. Methods Three eletronic databases including Pubmed, EMBASE and Cochrane Library will be systematically searched from inception through March 2023 to determine relevant cohort studies investigating the associations between depression or anxiety disorders and epilepsy or seizure outcomes. Two independent review authors will extract data from eligible studies using predesigned standardized data extraction sheets. The results will be crosschecked separately the two authors. A third author will adjudicate discrepancies. Quality assessment will be performed using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale (NOS) tool. Pooled risk estimates (RRs or HRs with their 95% CI) will be calculated using the DerSimonian-Laird random-effects model. If between-study heterogeneity is identified, we will undertake subgroup analysis or meta-regression to investigate the possible sources of heterogeneity (participants, exposure, outcome and study design) stratified by multiple study characteristics. Potential publication bias will be detected by inspection of funnel plot asymmetry, combined with the Egger linear regression approach (Egger’s test) and the Begg rank correlation test (Begg’s test). DISCUSSION: This pooled analysis will evaluate the association of depression or anxiety and epilepsy or seizure outcomes, providing high-level evidence regarding the early identification and prevention of epilepsy or seisure with its outcomes. Key words Depression; Anxiety; Epilepsy; Seizure; Outcomes; Pooled analysis; Cohort studies

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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