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Enregistrement W4210494994 · doi:10.3390/healthcare10020245

Monitoring Glucose Concentrations in Children with Epilepsy on a Ketogenic Diet

2022· article· en· W4210494994 sur OpenAlexaff
Katharina Schiller, Tamir Avigdor, Aline Kortas, Mirjam Kunz, Gabriele Unterholzner, Martin Klingelhöfer, Markus Rauchenzauner

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetogenic dietHypoglycemiaEpilepsyMedicinePediatricsAnesthesiaInternal medicineEndocrinologyInsulinPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ketogenic diet (KD) and pulsatile dexamethasone therapy (PDT) are commonly used in the treatment of children with drug resistant epilepsy. Potential side effects of the KD are hypoglycemia, whereas PDT might lead to hyperglycemia. One practical option to measure glucose concentrations regularly is the flash glucose monitoring system (FGM). In this single-center study in Germany, two pediatric patients with epilepsy (age: 6.0 and 6.8 years) received FGM from the beginning of the KD over six months, in the year 2020, and one patient (9.8 years) was observed for one month on PDT and switched to the KD thereafter. Glucose concentrations were measured by using an FGM system and capillary blood measurement. Seizure frequency, changes in cognition, motor performance, social behavior, and sleep quality were evaluated. The mean hypoglycemia rate per day (65 mg/dL and lower) declined significantly in patient 1 and 2 after three months. Patient 3 showed in total seven hyperglycemic events during PDT. Patient 1 became seizure free. Improvement of attention and memory performance were reported. FGM during the KD as a treatment for drug resistant epilepsies in childhood is a practical option to explore and to avoid hypoglycemia during the KD and hyperglycemia during PDT.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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