19 patients report seizure freedom with medical cannabis oil treatment for drug-resistant epilepsy: a case series
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Seizure freedom (SF) is the primary goal of epilepsy treatment. More treatments that produce SF in drug-resistant epilepsy (DRE) are needed. Cannabis-based products for medicinal use (CBPMs) containing cannabidiol (CBD) and Δ9-tetrahydrocannabinol (THC), administered as oils, have been shown to induce SF in DRE. However, there remains a paucity of published real-world evidence in both pediatrics and adults on SF resulting from CBPM therapy. Methods: This is a retrospective case series at an outpatient neurology clinic in Toronto, Canada, on patients with DRE who experienced significant SF during CBPM treatment. All patients were treated via the clinic's stepwise treatment protocol with CBPM oils only. The study describes clinical features of patients and their CBPM-related SF. Results: We report 19 DRE cases that experienced SF; 15 pediatric, 4 adults. The median cumulative SF duration was 245 days, split between continuous SF periods lasting at least 90 days. Five patients had continuous SF periods lasting ≥ 1 year. Most patients used CBD+THC regimens. Three patients weaned all concomitant ASMs. Adverse events (AEs) were reported by half of the patients. Conclusion: The results of the study support prioritizing CBPMs in cases of DRE. It also supports research into identifying clinical and biological biomarkers for DRE cases that may achieve SF under CBPM treatment. Lastly, the study supports improving the accessibility of CBPMs, using SF as a primary outcome in future CBPM epilepsy trials, and assessing the role of THC in reducing seizures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».