Cannabis for Pediatric Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is a chronic disease characterized by recurrent unprovoked seizures. Up to 30% of children with epilepsy will be refractory to standard anticonvulsant therapy, and those with epileptic encephalopathy can be particularly challenging to treat. The endocannabinoid system can modulate the physiologic processes underlying epileptogenesis. The anticonvulsant properties of several cannabinoids, namely Δ-tetrahydrocannabinol and cannabidiol (CBD), have been demonstrated in both in vitro and in vivo studies. Cannabis-based therapies have been used for millennia to treat a variety of diseases including epilepsy. Several studies have shown that CBD, both in isolation as a pharmaceutical-grade preparation or as part of a CBD-enriched cannabis herbal extract, is beneficial in decreasing seizure frequency in children with treatment-resistant epilepsy. Overall, cannabis herbal extracts appear to provide greater efficacy in decreasing seizure frequency, but the studies assessing cannabis herbal extract are either retrospective or small-scale observational studies. The two large randomized controlled studies assessing the efficacy of pharmaceutical-grade CBD in children with Dravet and Lennox-Gastaut syndromes showed similar efficacy to other anticonvulsants. Lack of data regarding appropriate dosing and pediatric pharmacokinetics continues to make authorization of cannabis-based therapies to children with treatment-resistant epilepsy challenging.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».