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Enregistrement W4403839207 · doi:10.1016/j.seizure.2024.10.013

Expert opinion on use of vagus nerve stimulation therapy in the management of pediatric epilepsy: A Delphi consensus study

2024· article· en· W4403839207 sur OpenAlexaff
James W. Wheless, Jeffrey S. Raskin, Anthony L. Fine, Kelly G. Knupp, John M. Schreiber, Adam P. Ostendorf, Gregory W. Albert, Eric H. Kossoff, Joseph R. Madsen, Prakash Kotagal, Adam L. Numis, Nisha Gadgil, Deborah Holder, Elizabeth A. Thiele, George M. Ibrahim

Notice bibliographique

RevueSeizure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVagus Nerve Stimulation Research
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLivaNova
Mots-clésVagus nerve stimulationExpert opinionMedicineEpilepsyDelphi methodVagus nerveAnesthesiaStimulationIntensive care medicinePsychiatryComputer scienceInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To provide consensus-based recommendations for use of vagus nerve stimulation (VNS) therapy in the management of pediatric epilepsy. METHODS: Delphi methodology with two rounds of online survey was used to build consensus. A steering committee developed 43 statements related to pediatric epilepsy and the use of VNS therapy, which were evaluated by a panel of 12 neurologists/neurosurgeons with expertise in pediatric epilepsy, who graded their agreement with each statement on a scale of 1 ("I do not agree at all") to 5 ("I strongly agree"). For each statement, consensus was established if ≥70% of the agreement scores were 4 or 5 and <30% were 1 or 2 in the final survey. RESULTS: Twenty-four statements regarding the need for seizure reduction in pediatric epilepsy, the recommended treatment algorithm, the benefits and safety of VNS therapy, management of side effects of VNS therapy, patient selection for VNS therapy, and the use, dosing, and titration of VNS therapy achieved consensus. VNS and other neuromodulation therapies should be considered for pediatric patients with drug-resistant epilepsy who are not candidates for resective surgery, or who do not remain seizure free after resective surgery. When VNS therapy is initiated, the target dose range should be achieved via the fastest and safest titration schedule for each patient. Scheduled programming can be helpful in dose titration. CONCLUSION: The expert consensus statements represent the panelists' collective opinion on the best practice use of VNS therapy to optimize outcomes in the management of pediatric epilepsy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,215
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,249
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2150,249
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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