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Enregistrement W2748311095 · doi:10.2174/1381612823666170809114654

Update on Pharmacological Treatment of Progressive Myoclonus Epilepsies

2017· review· en· W2748311095 sur OpenAlexaff
Edoardo Ferlazzo, Dorothée Kasteleijn‐Nolst Trenité, Gerrit‐Jan de Haan, Felix Nitschké, Saija Ahonen, Sara Gasparini, Berge A. Minassian

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlycogen Storage Diseases and Myoclonus
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMyoclonusProgressive myoclonus epilepsyMyoclonic JerkMedicineEpilepsyPediatricsNeurosciencePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Progressive myoclonus epilepsies (PMEs) are a group of rare inherited diseases featuring a combination of myoclonus, seizures and variable degree of cognitive impairment. Despite extensive investigations, a large number of PMEs remain undiagnosed. In this review, we focus on the current pharmacological approach to PMEs. METHODS: References were mainly identified through PubMed search until February 2017 and backtracking of references in pertinent studies. RESULTS: The majority of available data on the efficacy of antiepileptic medications in PMEs are primarily anecdotal or observational, based on individual responses in small series. Valproic acid is the drug of choice, except for PMEs due to mitochondrial diseases. Levetiracetam and clonazepam should be considered as the first add-on treatment. Zonisamide and perampanel represent promising alternatives. Phenobarbital and primidone should be reserved to patients with resistant disabling myoclonus or seizures. Lamotrigine should be used with caution due to its unpredictable effect on myoclonus. Avoidance of drugs known to aggravate myoclonus and seizures, such as carbamazepine and phenytoin, is paramount. Psychiatric (in particular depression) and other comorbidities need to be adequately managed. Although a 3- to 4-drug regimen is often necessary to control seizures and myoclonus, particular care should be paid to avoid excessive pharmacological load and neurotoxic side effects. Target therapy is possible only for a minority of PMEs. CONCLUSIONS: Overall, the treatment of PMEs remains symptomatic (i.e. pharmacological treatment of seizures and myoclonus). Further dissection of the genetic background of the different PMEs might hopefully help in the future with individualised treatment options.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,538
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,018 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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