Comparative effectiveness of levetiracetam, valproate and carbamazepine among elderly patients with newly diagnosed epilepsy: subgroup analysis of the randomized, unblinded KOMET study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few clinical trials have evaluated the efficacy and tolerability of antiepileptic drugs (AEDs) as initial monotherapy for elderly patients. METHODS: This post-hoc subgroup analysis of data from an unblinded, randomized, 52-week superiority study (KOMET) compared the effectiveness of levetiracetam (LEV) with extended-release sodium valproate (VPA-ER) and controlled-release carbamazepine (CBZ-CR) as monotherapy in patients aged ≥ 60 years with newly diagnosed epilepsy. The physician chose VPA or CBZ as preferred standard treatment; patients were randomized to standard AEDs or LEV. The primary endpoint was time to treatment withdrawal. Results are exploratory, since KOMET was not powered for a subgroup analysis by age. RESULTS: Patients (n = 308) were randomized to LEV (n = 48) or VPA-ER (n = 53) in the VPE-ER stratum or to LEV (n = 104) or CBZ-CR (n = 103) in the CBZ-CR stratum. Mean age was 69.6 years, range 60.2-89.9 years (intention-to-treat population n = 307). Time to treatment withdrawal hazard ratio [HR] (95 % confidence interval [CI]) for LEV vs. standard AEDs was 0.44 (0.28-0.67); LEV vs. VPA-ER: 0.46 (0.16-1.33); LEV vs. CBZ-CR: 0.45 (0.28-0.72). Twelve-month withdrawal rates were: LEV vs. standard AEDs, 20.4 vs. 38.7 %; LEV vs. VPA-ER, 10.4 vs. 23.1 %; LEV vs. CBZ-CR, 25.0 vs. 46.6 %. Time to first seizure was similar between LEV and standard AEDs (HR: 0.92, 95 % CI: 0.63-1.35), LEV and VPA-ER (0.77, 0.38-1.56), and LEV and CBZ-CR (1.02, 0.64-1.63). Adverse events were reported by 76.2, 67.3, and 82.5 % of patients for LEV, VPA-ER, and CBZ-CR, respectively. Discontinuation rates due to AEs were 11.3, 10.2, and 35.0 % for LEV, VPA-ER, and CBZ-CR, respectively. CONCLUSIONS: Time to treatment withdrawal was longer with LEV compared with standard AEDs. This finding was driven primarly by the result in the CBZ-CR stratum, which in turn was likely due to the more favorable tolerability profile of LEV. Results of this post-hoc analysis suggest that LEV may be a suitable option for initial monotherapy for patients aged ≥ 60 years with newly diagnosed epilepsy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT00175903 ; September 9, 2005.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».