Repetitive transcranial magnetic stimulation for the treatment of drug‐resistant epilepsy: A systematic review and individual participant data meta‐analysis of real‐world evidence
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To perform a systematic review and meta-analysis of real-world evidence for the use of low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) in the treatment of drug-resistant epilepsy. Methods: We systematically searched PubMed, Scopus, Medline, and clinicaltrials.gov for all relevant articles. Relevant patient and stimulation predictors as well as seizure outcomes were assessed. For studies with and without individual participant data (IPD), the primary outcomes were the rate of "favorable response" (reduction in seizure frequency ≥50%) and pooled event rate of mean reduction in seizure frequency, respectively. Outcomes were assessed with comparative statistics and random-effects meta-analysis models. Results: Of 3,477 identified articles, 12 met eligibility and were included in this review. We were able to obtain IPD for 5 articles constituting 34 participants. Univariate analysis on IPD identified greater favorable response event rates between participants with temporal seizure focus versus extratemporal (50% vs. 14%, p = 0.045) and between participants who were stimulated with a figure-8 coil versus other types (47% vs. 0%, p = 0.01). We also performed study-level meta-analysis on the remaining 7 studies without IPD, which included 212 participants. The pooled mean event rate of 50% seizure reduction using low-frequency rTMS was 30% (95% confidence interval [CI] 12-57%). Sensitivity analysis revealed that studies with a mean age ≤21 years and studies using targeted stimulation had the highest seizure reduction rates compared to studies with a mean age >21 years (69% vs. 18%) and not using a targeted stimulation (47% vs. 14-20%). Moreover, we identified high interstudy heterogeneity, moderate study bias, and high publication bias. Significance: Real-world evidence suggests that low-frequency rTMS using a figure-8 coil may be an effective therapy for the treatment of drug-resistant epilepsy in pediatric patients. This meta-analysis can inform the design and expedite recruitment of a subsequent randomized clinical trial.
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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 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».