Perampanel for the treatment of people with idiopathic generalized epilepsy in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was undertaken to evaluate perampanel (PER) when used under real-world conditions to treat people with idiopathic generalized epilepsy (IGE) included in the PERaMpanel pooled analysIs of effecTiveness and tolerability (PERMIT) study. METHODS: The multinational, retrospective, pooled analysis PERMIT explored the use of PER in people with focal and generalized epilepsy treated in clinical practice across 17 countries. This subgroup analysis included PERMIT participants with IGE. Time points for retention and effectiveness measurements were 3, 6, and 12 months (last observation carried forward, defined as "last visit," was also applied to effectiveness). Effectiveness was evaluated by seizure type (total seizures, generalized tonic-clonic seizures [GTCS], myoclonic seizures, absence seizures) and included ≥50% responder rate and seizure freedom rate (defined as no seizures since at least the previous visit). Safety/tolerability was monitored throughout PER treatment and evaluated by documenting the incidence of adverse events (AEs), including psychiatric AEs and those leading to treatment discontinuation. RESULTS: The Full Analysis Set included 544 people with IGE (51.9% women, mean age = 33.3 years, mean epilepsy duration = 18.1 years). At 3, 6, and 12 months, 92.4%, 85.5%, and 77.3% of participants were retained on PER treatment, respectively (Retention Population, n = 497). At the last visit, responder and seizure freedom rates were, respectively, 74.2% and 54.6% (total seizures), 81.2% and 61.5% (GTCS), 85.7% and 66.0% (myoclonic seizures), and 90.5% and 81.0% (absence seizures) (Effectiveness Population, n = 467). AEs occurred in 42.9% of patients and included irritability (9.6%), dizziness/vertigo (9.2%), and somnolence (6.3%) (Tolerability Population, n = 520). Treatment discontinuation due to AEs was 12.4% over 12 months. SIGNIFICANCE: This subgroup analysis of the PERMIT study demonstrated the effectiveness and good tolerability of PER in people with IGE when administered under everyday clinical practice conditions. These findings are in line with clinical trial evidence, supporting PER's use as broad-spectrum antiseizure medication for the treatment of IGE.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».