Evaluating Levetiracetam Weight-Based Dosing in Benzodiazepine-Refractory Status Epilepticus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Levetiracetam (LEV) is an antiseizure medication (ASM) used as a second line after benzodiazepines for status epilepticus treatment. Current literature lacks direct head-to-head comparisons between different LEV loading dose strategies, leading to uncertainty about superior dosing methods and thus clinical practice variations. METHODS: A retrospective cohort study was designed to compare efficacy and safety of low (<30 mg/kg) versus high (≥30 mg/kg) weight-based LEV loading doses in adults with benzodiazepine-refractory status epilepticus (BRSE). The primary outcome of this study was termination of BRSE. No requirement for additional ASM after LEV was a surrogate for BRSE termination. Secondary endpoints included endotracheal intubation, intensive care unit (ICU) admission, 30-day all-cause mortality and adverse drug reactions. Statistical analysis included discrete and inferential statistics, including logistic regression and win-ratio analysis, to control for potential confounding variables. RESULTS: Of the 106 patients included in this study, 54 (51%) did not require additional ASM after LEV, thereby achieving seizure termination. There was a higher proportion of patients with seizure termination in the higher weight-based dosing group as compared to the lower weight-based group (66% vs 40%, respectively; aOR 3.07; 95% CI: 1.36-7.21). There were lower rates for endotracheal intubation, ICU admission and all-cause mortality in the higher dosing group. Adverse events were comparable between the both groups. CONCLUSION: LEV's high weight-based loading dose strategy (≥30 mg/kg) is more effective in the termination of BRSE as compared to the lower weight-based loading dose strategy (<30 mg/kg).
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».