Brivaracetam in the Treatment of Patients with Epilepsy—First Clinical Experiences
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess first clinical experiences with brivaracetam (BRV) in the treatment of epilepsies. METHODS: Data on patients treated with BRV from February to December 2016 and with at least one clinical follow-up were collected from electronic patient records. Data on safety and efficacy were evaluated retrospectively. RESULTS: = 20) in this group, of which five (8.8%) patients were newly seizure-free. In 50.5% (47/93), patients were switched from levetiracetam (LEV) to BRV, of which 43 (46.2%) were switched immediately. Adverse events (AE) occurred in 39.8%, with 22.6% experiencing behavioral and 25.8% experiencing non-behavioral AE. LEV-related AE (LEV-AE) were significantly reduced by switching to BRV. The discontinuation of BRV was reported in 26/93 patients (28%); 10 of those were switched back to LEV with an observed reduction of AE in 70%. For clinical reasons, 12 patients received BRV in monotherapy, 75% were seizure-free, and previous LEV-AE improved in 6/9 patients. BRV-related AE occurred in 5/12 cases, and five patients discontinued BRV. CONCLUSION: BRV seems to be a safe, easy, and effective option in the treatment of patients with epilepsy, especially in the treatment of patients who have psychiatric comorbidities and might not be good candidates for LEV treatment. BRV broadens the therapeutic spectrum and facilitates personalized treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».