Levetiracetam for epilepsy: an evidence map of efficacy, safety and economic profiles
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,000 |
| 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 ».