PREDICTORS OF A SUCCESSFUL OUTCOME IN CHILDREN ON THE KETOGENIC DIET
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The ketogenic diet (KD) has been shown repeatedly to be efficacious in treating intractable seizures in children. However, it causes many adverse effects and alters an entire family's lifestyle. Therefore, this study sought to identify potential predictors of a successful outcome in children treated with the KD. Methods: A retrospective chart review of eleven children who had been treated with the KD. A baseline EEG and blood sample, consisting of CBC, electrolytes, creatinine, urea, glucose, triglycerides, cholesterol, HDL, LDL, and cholesterol/HDL ratio, were obtained prior to the start of the diet. Height, weight and the number of antiepileptic medications were also noted pre-KD. A successful outcome was defined as >50% reduction in seizure frequency. Results: The effectiveness of the diet was similar to that seen in a previous meta-analysis: 55% of children had >50% reduction in seizure frequency. Children with higher cholesterol pre-KD and those who stayed on the diet longer were more likely to have a successful outcome. No significant difference in outcome was found related to age, gender, seizure frequency, seizure type, diagnosis, degree of developmental delay, or specific EEG characteristics. Of note, 3 parameters came very close to significance but failed to attain it: children with more antiepileptic medications, children with diffuse slowing on EEG, as well as those with higher LDL cholesterol and higher cholesterol/HDL ratio were more likely to be successful. Conclusion: The results have the potential for directing KD therapy toward those who are most likely to succeed. The main limitation of this study is its small sample size. However, finding significant differences in such a small sample size is surprising, and if replicated in larger studies, can possibly transform patient selection for the KD.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».