CACN Chair’s Select Abstract Presentations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Our goal was to perform a systematic review of the literature on the use of intravenous lidocaine in pediatrics for status epilepticus (SE) and refractory status epilepticus (RSE) to determine its impact on seizure control. Methods: All articles from MEDLINE, BIOSIS, EMBASE, Global Health, HealthStar, Scopus, Cochrane Library, the International Clinical Trials Registry Platform (inception to November 2014), and gray literature were searched. The strength of evidence was adjudicated using both the Oxford and GRADE methodology by two independent reviewers. Results: Overall, 20 original studies were identified, with 19 manuscripts and 1 meeting abstracts. Two hundred and thirty-five pediatric patients were treated for 252 episodes of SE/RSE. Patients had varying numbers of anti-epileptic drugs (AEDs), 2 to 8, on board prior to lidocaine therapy. During 20 of the 252 (7.9%) episodes of SE/RSE, phenytoin was on board. The dose regimen of lidocaine varied, with some utilizing bolus dosing alone; others utilizing a combination of bolus and infusion therapy. Overall, 60.0% of seizures responded to lidocaine, with complete cessation and greater than 50% reduction seen in 57.6% and 12.3% respectively. Patient outcomes were sparingly reported. Conclusions: There currently exists level 2b, GRADE C evidence to support the consideration of lidocaine for SE and RSE in the pediatric population.
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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 | 0,024 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,203 | 0,032 |
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 ».