P.023 Neurostimulation in Drug-Resistant Epilepsy: Systematic Review and Meta-Analysis from the ILAE Evidence-Based Epilepsy Surgery Task Force
Notice bibliographique
Résumé
Background: Drug-resistant epilepsy (DRE) can affect up to one third of individuals with epilepsy. We conducted a systematic review and meta-analysis of vagus nerve stimulation (VNS), responsive neurostimulation (RNS), and deep brain stimulation (DBS) in patients with DRE to summarize the current evidence on efficacy and tolerability for these neuromodulation modalities. Methods: We searched three online databases with a pre-specified search strategy. We included published randomized controlled trials (RCT) and their open-label extension studies, as well as prospective case series, with samples greater than 20 participants, reporting efficacy and tolerability. Results: We identified 31 studies, six of which are RCTs and 25 prospective observational studies. At long term follow-up, five observational studies for VNS reported a pooled mean decrease in seizure frequency at last follow-up of 35%. In the extension studies for RNS, the median seizure reduction was 53%, 66% and 75.0% at two, five and nine years respectively. For DBS, the median reduction was then 56%, 69% and 75% at two, five and seven years respectively. Conclusions: Neurostimulation modalities are effective for the treatment of DRE, with improving outcomes over time and few major complications. Higher quality long-term data on DBS and RNS suggest larger seizure reduction rates than VNS.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».