KOMET: an unblinded, randomised, two parallel-group, stratified trial comparing the effectiveness of levetiracetam with controlled-release carbamazepine and extended-release sodium valproate as monotherapy in patients with newly diagnosed epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the effectiveness of levetiracetam (LEV) with extended-release sodium valproate (VPA-ER) and controlled-release carbamazepine (CBZ-CR) as monotherapy in patients with newly diagnosed epilepsy. METHODS: This unblinded, randomised, 52-week superiority trial (NCT00175903) recruited patients (≥16 years of age) with ≥2 unprovoked seizures in the previous 2 years and ≥1 in the previous 6 months. The physician chose VPA or CBZ as preferred standard treatment; each patient was randomised to standard treatment or LEV. The primary outcome was time to treatment withdrawal (LEV vs standard antiepileptic drugs (AEDs)). Analyses also compared LEV with VPA-ER, and LEV with CBZ-CR. FINDINGS: 1688 patients (mean age 41 years; 44% female) were randomised to LEV (n=841) or standard AEDs (n=847). Time to treatment withdrawal was not significantly different between LEV and standard AEDs: HR (95% CI) 0.90 (0.74 to 1.08). Time to treatment withdrawal (HR (95% CI)) was 1.02 (0.74 to 1.41) for LEV/VPA-ER and 0.84 (0.66 to 1.07) for LEV/CBZ-CR. Time to first seizure (HR, 95% CI) was significantly longer for standard AEDs, 1.20 (1.03 to 1.39), being 1.19 (0.93 to 1.54) for LEV/VPA-ER and 1.20 (0.99 to 1.46) for LEV/CBZ-CR. Estimated 12-month seizure freedom rates from randomisation: 58.7% LEV versus 64.5% VPA-ER; 50.5% LEV versus 56.7% CBZ-CR. Similar proportions of patients within each stratum reported at least one adverse event: 66.1% LEV versus 62.0% VPA-ER; 73.4% LEV versus 72.5% CBZ-CR. CONCLUSIONS: LEV monotherapy was not superior to standard AEDs for the global outcome, namely time to treatment withdrawal, in patients with newly diagnosed focal or generalised seizures.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».