Notice bibliographique
Résumé
Objective: Many infancy-onset epilepsies are poorly responsive to anti-seizure medicines (ASMs) with poor prognosis for neurodevelopmental outcome.Ketogenic diets (KD) are high-fat, low-carbohydrate diets, shown to reduce seizures in older children and adults.No high-quality evidence is available for infants.Methods: Infants (age 1-24 months) with epilepsy, average ≥4 seizures/week and previous trial ≥2 ASMs, were randomised to receive a classical KD or further ASM.The primary outcome was difference in number of seizures during weeks 6-8 accounting for baseline.Results: Seventy-eight children were randomised to KD and 58 to ASM.The median number of daily seizures was similar in both groups at 8 weeks (IRR 1.33 95% CI 0.84, 2.11).The odds ratio of achieving ≥50% seizure reduction was 1.21 (95% CI 0.55, 2.65), and 0.88 (0.27, 2.80) for seizure freedom.A higher proportion of infants in the ASM group changed the number or dose of concurrent ASMs during the intervention period (24/48 [50%]) compared to KD (9/66 [14%]).Side effect score at 8 weeks was similar in both groups (KD median 40 IQR 38, 42; ASM median 41 IQR 39, 44).Overall health was numerically higher in the KD group (median 60 IQR 30, 60) at 8 weeks compared to ASM (median 30 IQR 30, 60).Communication (2.79 95% CI -8.14, 13.72) and socialisation (1.12 95% CI -17.13, 19.36) numerically improved in the KD group compared to ASM at 12 months.A similar proportion of infants in both groups reported at least one serious adverse event (43% ASM; 51% KD)-most commonly seizures.Conclusions: KD appears numerically similar in efficacy and tolerability to further ASM in infants with drugresistant epilepsy.The odds ratio of achieving seizure freedom at 8 weeks, and communication, socialisation and overall health scores numerically favoured KD compared to further ASM.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,808 | 0,632 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».