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Enregistrement W3200993708 · doi:10.1186/s11689-021-09384-z

Current neurologic treatment and emerging therapies in CDKL5 deficiency disorder

2021· article· en· W3200993708 sur OpenAlexaff
Heather E. Olson, Carolyn I. Daniels, Isabel Haviland, Lindsay C. Swanson, Caitlin Greene, Anne Marie M. Denny, Scott Demarest, Elia Pestana‐Knight, Xiaoming Zhang, Ahsan N. Moosa, Andrea Fidell, Judith Weisenberg, Bernhard Suter, Cary Fu, Jeffrey L. Neul, Alan K. Percy, Eric D. Marsh, Tim A. Benke, Annapurna Poduri

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurodevelopmental Disorders · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentInternational Foundation for CDKL5 Research
Mots-clésMedicineMovement disordersPopulationPediatricsEpilepsyNeurologyLamotrigineVagus nerve stimulationPsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: CDKL5 deficiency disorder (CDD) is associated with refractory infantile onset epilepsy, global developmental delay, and variable features that include sleep, behavioral disturbances, and movement disorders. Current treatment is primarily symptom-based and informed by experience in caring for this population. METHODS: We describe medication and non-medication approaches to treatment of epilepsy and additional key neurologic symptoms (sleep disturbances, behavioral issues, movement disorders, and swallowing dysfunction) in a cohort of 177 individuals meeting criteria for CDD, 154 evaluated at 4 CDKL5 Centers of Excellence in the USA and 40 identified through the NIH Natural History Study of Rett and Related Disorders. RESULTS: The four most frequently prescribed anti-seizure medications were broad spectrum, prescribed in over 50% of individuals. While the goal was not to ascertain efficacy, we obtained data from 86 individuals regarding response to treatment, with 2-week response achieved in 14-48% and sustained 3-month response in 5-36%, of those with known response. Additional treatments for seizures included cannabis derivatives, tried in over one-third of individuals, and clinical trial medications. In combination with pharmacological treatment, 50% of individuals were treated with ketogenic diet for attempted seizure control. Surgical approaches included vagus nerve stimulators, functional hemispherectomy, and corpus callosotomy, but numbers were too limited to assess response. Nearly one-third of individuals received pharmacologic treatment for sleep disturbances, 13% for behavioral dysregulation and movement disorders, and 43% had gastrostomy tubes. CONCLUSIONS: Treatment for neurologic features of CDD is currently symptom-based and empiric rather than CDD-specific, though clinical trials for CDD are emerging. Epilepsy in this population is highly refractory, and no specific anti-seizure medication was associated with improved seizure control. Ketogenic diet is commonly used in patients with CDD. While behavioral interventions are commonly instituted, information on the use of medications for sleep, behavioral management, and movement disorders is sparse and would benefit from further characterization and optimization of treatment approaches. The heterogeneity in treatment approaches highlights the need for systematic review and guidelines for CDD. Additional disease-specific and disease-modifying treatments are in development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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