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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,077 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».