Development of new treatment approaches for epilepsy: Unmet needs and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
A working group was created to address clinical "gaps to care" as well as opportunities for development of new treatment approaches for epilepsy. The working group primarily comprised clinicians, trialists, and pharmacologists. The group identified a need for better animal models for both efficacy and tolerability, and noted that animal models for potential disease-modifying or antiepileptogenic effect should mirror conditions in human trials. For antiseizure drugs (ASDs), current animal models have not been validated with respect to their relationship to efficacy in common epilepsy syndromes. The group performed an "expert opinion" survey of perceived efficacy of the available ASDs, and identified a specific unmet need for ASDs to treat tonic-atonic and myoclonic seizures. No correlation has as yet been demonstrated between animal models of tolerability and adverse effects (AEs), versus tolerability in humans. There is a clear opportunity for improved therapies in relation to dose-related AEs. The group identified common and rare epilepsy syndromes that could represent opportunities for clinical trials. They identified opportunities for antiepileptogenic (AEG) therapies in both adults and children, acknowledging that the presence of a biomarker would substantially improve the chances of a successful trial. However, the group acknowledged that disease-modifying therapies (given after the first seizure or after the development of epilepsy) would be easier to study than AEG therapies.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».