Eslicarbazepine acetate response in intellectual disability population versus general population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A quarter of people with intellectual disability (ID) have epilepsy, compared to approximately one in a hundred across the general population. Evidence for the safe and effective prescribing of antiepileptic drugs (AEDs) for those with ID is, however, limited. AIMS OF STUDY: This study seeks to strengthen the research evidence around Eslicarbazepine Acetate (ESL), a new AED, by comparing response of individuals with ID to those from the general population who do not have ID. METHODS: A single data set was created through retrospective data collection from English and Welsh NHS Trusts. The UK-based Epilepsy Database Research Register (Ep-ID) data collection and analysis method were used. RESULTS: Data were collected for 93 people (36 ID and 57 'no ID'). Seizure improvement of '>50%' was higher at 12 months for 'no ID' participants (56%), compared to ID participants (35%). Retention rates were slightly higher for those with ID (56% compared to 53%). Neither difference was significant. CONCLUSIONS: Tolerance and Efficacy for ID and 'no ID' people in our data set were similar. Seizure improvement and retention rates were slightly lower than that found in other European data sets, but findings strengthen the evidence for the use of ESL in the ID population.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».