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Enregistrement W2139950207 · doi:10.1111/j.1528-1167.2008.01765.x

Optimal clinical management of children receiving the ketogenic diet: Recommendations of the International Ketogenic Diet Study Group

2008· article· en· W2139950207 sur OpenAlexaff
Eric H. Kossoff, Beth Zupec‐Kania, Per Åmark, Karen Ballaban‐Gil, Anna Bergqvist, Robyn Blackford, Jeffrey Buchhalter, Roberto Caraballo, J. Helen Cross, Maria Dahlin, Elizabeth Donner, Joerg Klepper, Rana Jehle, Heung Dong Kim, Y. M. Christiana Liu, Judy Nation, Douglas R. Nordli, Heidi H. Pfeifer, Jong M. Rho, Carl E. Stafstrom, Elizabeth A. Thiele, Zahava Turner, Elaine Wirrell, James W. Wheless, Pierangelo Veggiotti, Eileen P.G. Vining

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetogenic dietDiscontinuationMedicineNeurologyAdverse effectPediatricsFamily medicinePediatric NeurologyIntensive care medicineEpilepsyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ketogenic diet (KD) is an established, effective nonpharmacologic treatment for intractable childhood epilepsy. The KD is provided differently throughout the world, with occasionally significant variations in its administration. There exists a need for more standardized protocols and management recommendations for clinical and research use. In December 2006, The Charlie Foundation commissioned a panel comprised of 26 pediatric epileptologists and dietitians from nine countries with particular expertise using the KD. This group was created in order to create a consensus statement regarding the clinical management of the KD. Subsequently endorsed by the Practice Committee of the Child Neurology Society, this resultant manuscript addresses issues such as patient selection, pre-KD counseling and evaluation, specific dietary therapy selection, implementation, supplementation, follow-up management, adverse event monitoring, and eventual KD discontinuation. This paper highlights recommendations based on best evidence, including areas of agreement and controversy, unanswered questions, and future research.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations603
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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