Epilepsy surgery, antiepileptic drug trials, and the role of evidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We assessed whether recent randomized controlled trials (RCTs) of antiepileptic drugs (AEDs) are informed by evidence about surgical effectiveness. We explored whether RCTs of AEDs consider the patients' candidacy for surgery in their eligibility criteria, and whether the necessary investigations are requested in participating patients to determine their potential eligibility for surgery. METHODS: We systematically analyzed RCTs published in the last 2 years investigating the efficacy of new AEDs in localization-related epilepsy. Results from a surgical RCT and recommendations from an epilepsy surgery practice parameter were used to assess the degree to which surgical evidence informed the drug study design. RESULTS: Eleven RCTs were analyzed. All were conducted in countries with access to epilepsy surgery. None of the studies required magnetic resonance imaging (MRI) with an epilepsy protocol or explicit statement of the epilepsy syndrome, which could lead to the identification of surgical candidates. Having temporal lobe epilepsy or being a potential surgical candidate were not exclusion criteria in any of the trials. The primary efficacy end point was the reduction in seizure frequency or responder rate. Seizure freedom was never the primary outcome, and it was reported in only seven studies. The pooled data analysis of these trials revealed that 1.9% of patients became seizure-free on placebo and 4.4% on the study drug (p < 0.01). CONCLUSIONS: Important aspects of patient selection for new AED trials are not informed by the evidence about surgical effectiveness. Investigations that could lead to identification of patients for presurgical evaluation were not required in any of the studies.
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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 | 0,549 | 0,792 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».