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Enregistrement W4293072726 · doi:10.1212/wnl.0000000000201222

Association Between Lysine Reduction Therapies and Cognitive Outcomes in Patients With Pyridoxine-Dependent Epilepsy

2022· article· en· W4293072726 sur OpenAlexaff
Curtis R. Coughlin, Laura A. Tseng, Levinus A. Bok, Hans Hartmann, Emma Footitt, Pasquale Striano, Brahim Tabarki, Roelineke J. Lunsing, Sylvia Stöckler‐Ipsiroglu, Shanlea Gordon, Johan L.K. Van Hove, José E. Abdenur, Monica Boyer, Nicola Longo, Ashley Andrews, Mirian C. H. Janssen, Annemiek M. J. van Wegberg, Chitra Prasad, Asuri N. Prasad, Molly M. Lamb, Frits A. Wijburg, Sídney M. Gospe, Clara D.M. van Karnebeek

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthEuropean CommissionGeorgia Clinical and Translational Science AllianceVitaflo
Mots-clésPyridoxineEpilepsyMedicinePsychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pyridoxine-dependent epilepsy (PDE-ALDH7A1) is a developmental epileptic encephalopathy characterized by seizure improvement after pyridoxine supplementation. Adjunct lysine reduction therapies (LRTs) reduce the accumulation of putative neurotoxic metabolites with the goal to improve developmental outcomes. Our objective was to examine the association between treatment with LRTs and cognitive outcomes. METHODS: Participants were recruited from within the International Registry for Patients with Pyridoxine-Dependent Epilepsy from August 2014 through March 2021. The primary outcome was standardized developmental test scores associated with overall cognitive ability. The relationship between test scores and treatment was analyzed with multivariable linear regression using a mixed-effects model. A priori, we hypothesized that treatment in early infancy with pyridoxine and LRTs would result in a normal developmental outcome. A subanalysis was performed to evaluate the association between cognitive outcome and LRTs initiated in the first 6 months of life. RESULTS: A total of 112 test scores from 60 participants were available. On average, treatment with pyridoxine and LRTs was associated with a nonsignificant increase of 6.9 points (95% CI -2.7 to 16.5) on developmental testing compared with treatment with pyridoxine alone. For the subanalysis, a total of 14 developmental testing scores were available from 8 participants. On average, treatment with pyridoxine and LRTs in the first 6 months of life was associated with a significant increase of 21.9 points (95% CI 1.7-42.0) on developmental testing. DISCUSSION: Pyridoxine and LRTs at any age was associated with mild improvement in developmental testing, and treatment in early infancy was associated with a clinically significant increase in developmental test scores. These results provide insight into the mechanism of intellectual and developmental disability in PDE-ALDH7A1 and emphasize the importance of treatment in early infancy with both pyridoxine and LRTs. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class IV evidence that in PDE-ALDH7A1, pyridoxine and LRTs compared with pyridoxine alone is not significantly associated with overall higher developmental testing scores, but treatment in the first 6 months of life is associated with significantly higher developmental testing scores.

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 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,332

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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