Efficacy of antiepileptic drugs in neonatal seizures: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».