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Enregistrement W4406351943 · doi:10.1212/wnl.0000000000210231

Antiseizure Medications in Poststroke Seizures

2025· review· en· W4406351943 sur OpenAlexaff
Shubham Misra, Selena Wang, Terence J. Quinn, Jesse Dawson, Johan Zelano, Tomotaka Tanaka, James C. Grotta, Erum Khan, Nitya Beriwal, Melissa Funaro, Sravan Perla, Priya Dev, David Larsson, Taimoor Hussain, David S. Liebeskind, Clarissa Lin Yasuda, Hamada Altalib, Hitten P. Zaveri, Amr Elshahat, Gazala Hitawala, Abhishek Pathak, Fabien Scalzo, Masafumi Ihara, Katharina S. Sunnerhagen, Matthew R. Walters, Yize Zhao, Nathalie Jetté, Scott E. Kasner, Patrick Kwan, Nishant K. Mishra

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésDiscontinuationMedicineLevetiracetamPhenytoinPiracetamRandomized controlled trialCarbamazepineAdverse effectOdds ratioInternal medicineMeta-analysisEpilepsyPediatricsAnesthesiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: The most effective antiseizure medications (ASMs) for poststroke seizures (PSSs) remain unclear. We aimed to determine outcomes associated with ASMs in people with PSS. METHODS: We systematically searched electronic databases for studies on patients with PSS on ASMs. Our outcomes were seizure recurrence, adverse events, drug discontinuation rate, and mortality. We assessed the risk of bias using Cochrane Risk of Bias tool for randomized controlled trials and Risk Of Bias In Non-randomized Studies of Interventions tools. Using levetiracetam as the reference treatment, we conducted a frequentist network meta-analysis and determined the certainty of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation methodology. RESULTS: Our search yielded 15 studies (3 randomized, 12 nonrandomized, N = 18,676 patients (121 early and 18,547 late seizures), 60% male, mean age 69 years) comparing 13 ASMs. Three studies had moderate and 12 had high risk of bias. Seizure recurrence was 24.8%. Compared with levetiracetam, very low-certainty evidence suggested that phenytoin was associated with higher seizure recurrences (odds ratio [OR] 7.3, 95% CI 3.7-14.5) and more adverse events (OR 5.2, 95% CI 1.2-22.9). Low-certainty evidence suggested that carbamazepine (OR 1.8, 95% CI 1.5-2.2) and phenytoin (OR 1.9, 95% CI 1.4-2.8) were associated with high drug discontinuation rates. Moderate to high-certainty evidence suggested that valproic acid (OR 4.7, 95% CI 3.6-6.3) and phenytoin (OR 8.3, 95% CI 5.7-11.9) were associated with higher mortality rates. Considering all treatments and using the GRADE approach for treatment ranking, very low-certainty evidence suggested that eslicarbazepine, lacosamide, and levetiracetam had the fewest seizure recurrences. Low to very low-certainty evidence suggested that lamotrigine had the fewest adverse events and drug discontinuations, whereas lamotrigine and levetiracetam exhibited low mortality rates with moderate-certainty evidence. DISCUSSION: We found that levetiracetam and lamotrigine may be safe and tolerable ASMs for PSS. Despite ASM use, the seizure recurrence rate remains high in the PSS population. Owing to bias and confounding risks, these findings should be interpreted cautiously. TRIAL REGISTRATION INFORMATION: PROSPERO: CRD42022363844.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,369 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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