Notice bibliographique
Résumé
We appreciate the comments made by Drs. Likhodii and Burnham regarding our recent report demonstrating the anticonvulsant effects of acetoacetate and acetone in Frings audiogenic seizure-susceptible mice (1). They correctly point out that the anticonvulsant activity of acetone has been previously demonstrated or suggested in reports dating as far back as the 1930s. We are certainly not the first group to propose a causal relationship between acetone and the anticonvulsant efficacy of the ketogenic diet. Indeed, the most compelling mechanistic link between acetone and the anticonvulsant activity of the ketogenic diet (KD) was recently made in patients by using magnetic resonance spectroscopy (2). What remains unclear is how acetone actually exerts its anticonvulsant effects. Additionally, we do not know the metabolic interrelations among the three principal ketone bodies (β-hydroxybutyrate, acetoacetate, and acetone) that are relevant for seizure control. It should be recognized that within the relatively small community devoted to the study of KD mechanisms, Dr. Likhodii et al. (3) at the University of Toronto have performed to date the most extensive characterization of acetone's effects in acute animal seizure models, as well as in a kindling model. We look forward to reviewing their intriguing findings once these are published. Our results with the Frings mice reinforce their observation that acetone possesses a broad spectrum of anticonvulsant activity, and as such, further study of acetone's role in mediating the clinical efficacy of the KD is warranted. At a clinical level, the advent of reliable breath acetone testing (3) will likely provide an additional avenue to investigate the role of ketosis in the mechanism of KD action.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,322 | 0,188 |
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 ».