Relationship between antiepileptic drugs and biological markers affecting long-term cardiovascular function in children and adolescents.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epilepsy is a neurological disorder, relatively common in the paediatric population. These children are often treated with antiepileptic drugs (AEDs) for several years. The consequence of such long-term exposure may lead to variations in plasma homocysteine and serum lipoprotein concentrations. OBJECTIVE(S): To review the cardiovascular effects of anticonvulsant therapy and their use in childhood epilepsy with special reference to homocysteine and lipoprotein. METHODS: A literature search was conducted on PubMed (1966-May 2009) and MEDLINE (1966-May 2009). Key terms included antiepileptic drugs, epilepsy, homocysteine, cardiovascular events, and children. RESULTS: Certain AEDs including carbamazepine, phenobarbital, phenytoin and valproic acid, as well as the presence of a homozygous 5-methylenetetrahydrofolate reductase polymorphism in the genotype, are potential causes of elevation in plasma homocysteine and serum lipoprotein concentrations. CONCLUSIONS: Persistent elevation in these biochemical markers has shown to be associated with the development of long-term sequelae such as cardiovascular diseases, prompting concerns about the long-term implications of chronic AED use in children and cardiovascular risk. Further research is needed to assess the relationship between specific chronic AED use, homocysteine and lipoprotein concentrations, the influence of genotype, as well as the risk of long-term sequelae in the paediatric population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».