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Enregistrement W2060806258 · doi:10.1111/dmcn.12573

Does vigabatrin treatment for infantile spasms cause visual field defects? An international multicentre study

2014· article· en· W2060806258 sur OpenAlexaff
Raili Riikonen, Zvonka Rener‐Primec, Lionel Carmant, М. Ю. Дорофеева, Katalin Hollódy, Ilona Pálfiné Szabó, Branka S Krajnc, Gabriele Wohlrab, Iiris Sorri

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberous Sclerosis Complex Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVigabatrinMedicineTuberous sclerosisPediatricsCohortEpilepsyAnesthesiaAnticonvulsantInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of this study was to examine whether vigabatrin treatment had caused visual field defects (VFDs) in children of school age who had received the drug in infancy. METHOD: In total, 35 children (14 males, 21 females; median age 11y, SD 3.4y, range 8-23y) were examined by static Humphrey perimetry, Goldmann kinetic perimetry, or Octopus perimetry. The aetiologies of infantile spasms identified were tuberous sclerosis (n=10), other symptomatic causes (n=3), or cryptogenic (n=22). RESULTS: Typical vigabatrin-attributed VFDs were found in 11 out of 32 (34%) children: in one out of 11 children (9%) who received vigabatrin for <1 year (group 1), in three out of 10 children (30%) who received vigabatrin for 12 to 24 months (group 2), and in seven out of 11 children (63%) who received vigabatrin treatment for longer than 2 years (group 3). VFDs were mild in five and severe in six children. Patients with tuberous sclerosis were at higher risk of VFDs (six out of 10 children). The mean cumulative doses of vigabatrin were 140.5, 758.8, and 2712g in group 1, 2, and 3, respectively. INTERPRETATION: VFDs were found in 34% of the cohort of children in this study. The rate of VFD increased from 9% to 63% as duration of treatment increased. The results of this study showed that the risk-benefit ratio should always be considered when using vigabatrin.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations92
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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