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Enregistrement W3038737848 · doi:10.1136/bmjpo-2020-000683

Efficacy of antiepileptic drugs in neonatal seizures: a systematic review protocol

2020· review· en· W3038737848 sur OpenAlexaboutno aff
Yang He, Jun Tang, Meng Zhang, Tao Xiong, Shalini Ojha, Imti Choonara, Dezhi Mu

Notice bibliographique

RevueBMJ Paediatrics Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntiepileptic drugMedicineProtocol (science)EpilepsyPsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Seizures are one of the most common neurological disorders of neonates, which is also an emergency in the neonatal intensive care unit. For neonates, the recommended first-line antiepileptic drugs (AEDs) include phenobarbitone, which may be effective in only 50% of seizures. Some new AEDs, such as levetiracetam, have been shown to be effective in adults and older children. However, their efficacy for neonatal seizures remains uncertain. The aim of this investigation is to conduct a systematic review to evaluate the efficacy of all AEDs in neonates. Additionally, the long-term outcomes following neonatal seizures, in relation to the development of cerebral palsy and epilepsy, will be studied. Method We will perform a systematic review including randomised controlled studies (RCTs), cohort studies, case-controlled studies and case series studies which evaluated the efficacy of AEDs and short-term and long-term outcomes in neonatal seizures. PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library and Clinical trial.gov will be searched. There will be no language restriction. Risk bias in RCTs will be evaluated by the Cochrane risk-of-bias tool, while cohort and case-control studies will be evaluated by the Newcastle-Ottawa Scale. A network meta-analysis will be performed by the Bayesian model using WinBUGS V.1.4.3 and R software if there is a high degree of homogeneity among studies. Otherwise, we will perform a narrative review without pooling. Subgroup analyses will be performed in different AEDs and dosage groups. Outcome The primary outcomes will be seizure cessation confirmed by electroencephalogram and long-term neurodevelopmental outcome. Secondary outcomes will be neonatal mortality during hospitalisation and suspected drug toxicity. Ethics and dissemination Formal ethical approval is not required as no primary data are collected. This systematic review will be disseminated through a peer-reviewed publication.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,015
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,009

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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