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Enregistrement W3173809661 · doi:10.1017/cjn.2021.151

Potential Benefit of Add-on Δ9-Tetrahydrocannabinol in Pediatric Drug-Resistant Epilepsy: A Case Series

2021· article· en· W3173809661 sur OpenAlexaffvenue
Magda Nowicki, Sandrine Bourgeois-Tardif, Patrick Diaz, François Hébert, Nathalie T. Sanon, Pierre‐Olivier Champagne, Philippe Major, Erick Sell, Jonathan Bitton, Evan Lewis, Alexander G. Weil

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversité de MonctonUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabidiolTetrahydrocannabinolEpilepsyMedicineDrugΔ9-tetrahydrocannabinolCannabisCannabinoidPharmacologyAnesthesiaPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present five cases of pediatric drug-resistant epilepsy (DRE) that failed management using high cannabidiol (CBD) doses, but had significant reduction in seizure frequency with reintroduction or increasing doses of tetrahydrocannabinol (THC). There is growing evidence supporting the use of whole-plant CBD-rich extracts (containing THC and other cannabinoids) in the treatment of pediatric DRE. Based on our experiences and reports in the literature, we propose that, in patients who fail management with an initial trial of high-dose CBD-focused therapy, there may be a role for add-on THC-focused formulations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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