The Clinical Research Landscape of Pediatric Drug-Resistant Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the clinical research landscape of pediatric drug-resistant epilepsy (DRE) with a focus on neurotechnology. METHOD: We searched the ClinicalTrials.gov registry using the terms "epilepsy" and "drug resistant" for studies including participants age 0-17 years. Returns were grouped by intervention (eg, neurotechnological, drug). Key trial features such as age range, trial status and outcomes were compared across interventions. RESULTS: We identified 101 registered trials with pediatric DRE patients. Thirty-two (32%) investigate neurotechnological interventions, devices, or diagnostic procedures; 13 (41%) are currently active. Among neurotechnology trials, 15 (46%) investigate vagus nerve stimulation, transcranial direct current stimulation, or deep brain stimulation; few are specific to children. Of the remaining 69 trials, 37 investigate a drug, 17 investigate a dietary therapy, and 15 investigate another intervention. Seizure frequency is the most frequent primary outcome measured in the trials identified. SIGNIFICANCE: The landscape of registered trials pertaining to pediatric DRE reflects a lag between clinical research and clinical practice, and highlights the need for timely evidence before novel neurotechnological interventions are widely adopted into clinical practice.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».