MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392164907 · doi:10.1186/s13023-023-02994-x

Treatment guidelines for rare, early-onset conditions associated with epileptic seizures: a literature review on Rett syndrome and tuberous sclerosis complex

2024· review· en· W4392164907 sur OpenAlexaboutno aff
Sam Amin, Benjamin Ruban‐Fell, Isabelle Newell, Jennifer Evans, Kunal Vyas, Charlotte Nortvedt, Richard Chin

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberous Sclerosis Complex Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGW Pharmaceuticals
Mots-clésGuidelineTuberous sclerosisRett syndromeMedicineSystematic reviewGrey literaturePediatricsMEDLINEFamily medicinePsychiatryPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rett syndrome (RTT) and tuberous sclerosis complex (TSC) are two rare disorders presenting with a range of different epileptic seizures. Seizure management requires careful therapy selection, thereby necessitating development of high-quality treatment guidelines. This targeted literature review (TLR) aimed to characterise country-specific and international treatment guidelines available for pharmacological management of seizures in RTT and TSC. METHODS: A TLR was performed between 25-Jan and 11-Mar 2021. Manual searches of online rare disease and guideline databases, and websites of national heath technology assessment bodies were conducted for the following countries: Australia, Canada, France, Germany, Israel, Italy, Japan, Spain, Switzerland, UK, and US as defined by pre-specified eligibility criteria. Search terms were developed for each condition and translated into local languages where appropriate. Eligible publications were defined as guidelines/guidance reporting pharmacological management of seizures in patients with RTT and TSC. Guideline development methodology, geographical focus, author information and treatment recommendations were extracted from guidelines. An author map was generated using R version 3.5.1 to visualise extent of collaboration between authors. RESULTS: 24 total guidelines were included, of which three and six contained only recommendations for RTT and TSC, respectively (some provided recommendations for ≥ 1 condition). Guideline development processes were poorly described (50% [12 guidelines] had unclear/absent literature review methodologies); reported methodologies were variable, including systematic literature reviews (SLRs)/TLRs and varying levels of expert consultation. Most (83% [20/24]) were country-specific, with guideline authors predominantly publishing in contained national groups; four guidelines were classified as 'International,' linking author groups in the US, UK, Italy and France. High levels of heterogeneity were observed in the availability of treatment recommendations across indications, with 13 and 67 recommendations found for RTT and TSC, respectively. For RTT, all treatment recommendations were positive and sodium valproate had the highest number of positive recommendations (Khwaja, Sahin (2011) Curr Opin Pediatr 23(6):633-9). All TSC treatments (21 medications) received either exclusively negative (National Organization for Rare Disorders (2019)) or positive (Chu-Shore et al. (2010) Epilepsia 51(7):1236-41) recommendations; vigabatrin received the highest number of positive recommendations (Kaur, Christodoulou (2019)). CONCLUSIONS: This review highlights the need for the development of international high-quality and comprehensive consensus-based guidance for the management of seizures with pharmacological therapy in RTT and TSC. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOrphanet Journal of Rare DiseasesMême sujetTuberous Sclerosis Complex ResearchTravaux en français237 207