Antiepileptic Drugs to Prevent Seizures After Spontaneous Intracerebral Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose- We sought to evaluate the available literature to determine whether primary seizure prevention with antiepileptic drugs reduces the risk of poor outcomes and clinically relevant seizures among adult patients with spontaneous intracerebral hemorrhage. Methods- Meta-analysis of observational studies and randomized controlled trials evaluating the use of any antiepileptic drug for primary seizure prevention among adult (≥18 years) patients with spontaneous intracerebral hemorrhage. The primary end point was poor clinical outcome at the longest recorded follow-up, defined as either a high (>3) modified Rankin Scale score or all-cause mortality during follow-up if the modified Rankin Scale score was not recorded. Early and late seizures were secondary outcomes. A random mixed effects model was used to estimate the pooled odds ratio of outcomes and associated 95% CI. Results- We identified 7 studies with a total of 3241 patients for analysis of the primary outcome and 4 studies with a total of 1861 patients for analysis of the secondary outcomes. Overall, the use of antiepileptic drugs was not associated with a high Rankin Scale or all-cause mortality (odds ratio: 0.99; 95% CI, 0.66-1.49) or incident seizures (odds ratio: 0.89; 95% CI, 0.52-1.51) at the longest recorded follow-up time. Conclusions- The use of antiepileptic drugs as primary prevention among adult patients with spontaneous intracerebral hemorrhage is not associated with improved neurological function during long-term follow-up. Future studies should focus on the preventive use of distinct antiepileptic agents among patients at high risk of both seizures and poor outcomes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».