Efficacy of ketogenic diet therapy in infants with epilepsy: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The ketogenic diet therapy, a high-fat, low-carbohydrate diet, has been known since the 1920s as a therapeutic option in treating drug-resistant epilepsy. However, with the increasing incidence of the infant population, research on this subject is still limited. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the efficacy of ketogenic diet therapy in infants with epilepsy. Methods: We searched the articles from Cochrane Library, Embase, Pubmed, ScienceDirect, and Scopus, based on predetermined inclusion criteria. Four investigators independently performed screening, study selection, extracted data, and assessed the quality of relevant articles. We used the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale to assess the risk of bias in included articles. We present the results of the meta-analysis using a forest plot. Results: We identified 1781 studies from database screening, with eight cohort studies in this study. Our meta-analysis revealed that an estimate of 69% of infants with epilepsy achieved ≥50% seizure reduction in three months follow-up (95% confidence interval [CI] 56- 82%) and an estimate of 36% of infants achieved seizure freedom (95% confidence interval [CI] 20- 51%). Retention rates ranged from 91% at three months to 28% at 24 months. The most common side effects reported were dyslipidemia (131/355, 36.9%), gastrointestinal disturbances (66/355, 18.6%), and hyperkeratosis/acidosis (42/355, 11.8%). Conclusion: Ketogenic diet therapy is well tolerated and effectively reduces seizure frequency at three months in infants with epilepsy.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».