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Enregistrement W2903609539 · doi:10.2147/ndt.s181886

Levetiracetam for epilepsy: an evidence map of efficacy, safety and economic profiles

2018· article· en· W2903609539 sur OpenAlexfundaboutno aff
Zhan‐Miao Yi, Cheng Wen, Ting Cai, Lu Xu, Xuli Zhong, Siyan Zhan

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking University Health Science CenterPeking UniversityMcMaster UniversityPeking University First HospitalAix-Marseille Université
Mots-clésMedicineLevetiracetamOxcarbazepineLamotrigineEpilepsyObservational studyRandomized controlled trialDiscontinuationPediatricsAdverse effectMeta-analysisInternal medicineSystematic reviewCarbamazepineMEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the efficacy, safety and economics of levetiracetam (LEV) for epilepsy. MATERIALS AND METHODS: PubMed, Scopus, the Cochrane Library, OpenGrey.eu and ClinicalTrials.gov were searched for systematic reviews (SRs), meta-analyses, randomized controlled trials (RCTs), observational studies, case reports and economic studies published from January 2007 to April 2018. We used a bubble plot to graphically display information of included studies and conducted meta-analyses to quantitatively synthesize the evidence. RESULTS: A total of 14,803 records were obtained. We included 30 SRs/meta-analyses, 34 RCTs, 18 observational studies, 58 case reports and 2 economic studies after the screening process. The included SRs enrolled patients with pediatric epilepsy, epilepsy in pregnancy, focal epilepsy, generalized epilepsy and refractory focal epilepsy. Meta-analysis of the included RCTs indicated that LEV was as effective as carbamazepine (CBZ; treatment for 6 months: 58.9% vs 64.8%, OR=0.76, 95% CI: 0.50-1.16; 12 months: 54.9% vs 55.5%, OR=1.24, 95% CI: 0.79-1.93), oxcarbazepine (57.7% vs 59.8%, OR=1.34, 95% CI: 0.34-5.23), phenobarbital (50.0% vs 50.9%, OR=1.20, 95% CI: 0.51-2.82) and lamotrigine (LTG; 61.5% vs 57.7%, OR=1.22, 95% CI: 0.90-1.66). SRs and observational studies indicated a low malformation rate and intrauterine death rate for pregnant women, as well as low risk of cognitive side effects. But psychiatric and behavioral side effects could not be ruled out. LEV decreased discontinuation due to adverse events compared with CBZ (OR=0.52, 95% CI: 0.41-0.65), while no difference was found when LEV was compared with placebo and LTG. Two cost-effectiveness evaluations for refractory epilepsy with decision-tree model showed US$ 76.18 per seizure-free day gained in Canada and US$ 44 per seizure-free day gained in Korea. CONCLUSION: LEV is as effective as CBZ, oxcarbazepine, phenobarbital and LTG and has an advantage for pregnant women and in cognitive functions. Limited evidence supports its cost-effectiveness. REGISTERED NUMBER: PROSPERO (No CRD 42017069367).

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,013
Bibliométrie0,0280,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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