The impact of methylphenidate on seizure frequency and severity in children with attention‐deficit–hyperactivity disorder and difficult‐to‐treat epilepsies
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Difficult-to-treat epilepsies and attention-deficit-hyperactivity disorder (ADHD) often co-occur. Because of concerns about the use of stimulants in children with this comorbidity, the impact of ADHD treatment on seizure frequency and severity is not known. This pilot study evaluated the safety and efficacy of methylphenidate in this population. METHOD: After a 3 month period in which antiepileptic drugs were adjusted, 22 patients recruited from a specialist outpatient clinic for severe epilepsy (16 males, six females; mean age 11 y 2 mo, SD 3 y 2 mo) received methylphenidate for 3 months in an open label, non-controlled trial; four with generalized or multifocal (symptomatic/cryptogenic) epilepsy, one with generalized (idiopathic) epilepsy, 17 with partial (symptomatic/cryptogenic) epilepsy; five with partial seizures only, 17 with primarily or secondarily generalized seizures). Epilepsy, ADHD symptoms, and side effects were assessed using the Swanson, Nolan, and Pelham Questionnaire, the Child Behavior Checklist, the Hague Seizure Severity Scale, and the Side Effects Rating Scale. RESULTS: Methylphenidate significantly improved ADHD. After 3 months of treatment, 73% of patients no longer had clinically significant symptoms. Methylphenidate also reduced seizure severity (9-point median decrease on the Hague Seizure Severity Scale). Seizure frequency increased in four out of 22 patients, but only one patient withdrew from the study for this reason. Most patients experienced no major side effects. INTERPRETATION: These data are among the first showing that low doses of methylphenidate are safe and effective to treat ADHD symptoms in patients with difficult-to-treat epilepsies. Randomized controlled trials are needed to replicate the findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».