Medium-chain Triglyceride Ketogenic Diet, An Effective Treatment for Drug-resistant Epilepsy and A Comparison with Other Ketogenic Diets
Notice bibliographique
Résumé
The ketogenic diet (KD) is one of the most effective therapies for drug-resistant epilepsy. The efficacy of the medium-chain triglyceride KD (MCTKD) is as excellent as the classic KD (CKD), which has been documented in several subsequent retrospective, prospective, and randomized studies. MCT oil is more ketogenic than long-chain triglycerides. Therefore, the MCTKD allows more carbohydrate and protein food, which makes the diet more palatable than the CKD. The MCTKD is not based on diet ratios as is the CKD, but uses a percentage of calories from MCT oil to create ketones. There has also been literature which documents the associated gastrointestinal side effects from the MCTKD, such as diarrhea, vomiting, bloating, and cramps. Therefore, the MCTKD has been an underutilized diet therapy for intractable epilepsy among children.The author has used up to >70% MCTKD diet to maximize seizure control with gastrointestinal side effects optimally controlled. As long as health care professionals carefully manage MCTKD, many more patients with epilepsy who are not appropriate for CKD or modified Atkins diet or low glycemic index treatment will benefit from this treatment. A comparison between the MCTKD and other KDs is also discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».