The Role of Vigabatrin in Childhood Seizure Disorders: Results from a Clinical Audit
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The emergence of visual field defects attributed to vigabatrin (VGB) treatment and intramyelinic edema in animal experiments has raised concerns about its future role in the treatment of childhood seizures. METHODS: We evaluated our experience with this antiepileptic agent with retrospective analysis of database and chart audit. RESULTS: Of 73 patients, 43 girls and 33 boys were treated with VGB over a 7-year period. The mean age of patients at the introduction of VGB was 87 months (range, 5-257 months). In 12 of 73 cases, VGB was used as monotherapy; in 61 of 73 cases, it was used as an add-on drug. Seizure types included secondarily generalized seizures (21), mixed seizures (21), partial seizures (18), and generalized seizures (13). Seizure etiology was idiopathic/cryptogenic in 22 patients, symptomatic in 50, and undetermined in a single patient. The mean duration of therapy was 16 months (median, 10 months; range, 1-144 months). VGB was effective in 30 (seven seizure free, 23 with >90% reduction in seizures), partially effective in four (50-90% reduction in seizures), and ineffective in 38 (<50% reduction in seizures). Nearly 50% of patients with infantile spasms responded to VGB. All patients underwent ophthalmic evaluation; two (16%) of 12 patients who could undergo static threshold perimetry were demonstrated to have the characteristic visual field constriction. CONCLUSIONS: VGB is effective in producing a significant reduction in seizure frequency in nearly half the patients with childhood seizures, including refractory epilepsy. Despite emerging concerns regarding visual side effects, this drug retains an important role in the medical management of childhood 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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».