Systematic Review of Updates on Pharmacological Management of Recurrent Febrile Convulsions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Febrile seizures (FS) are the most common convulsive events in early childhood, affecting 2–5 % of children between 6 and 60 months, with up to one-third experiencing recurrence. Although generally benign, recurrent FS cause significant caregiver anxiety and prompt consideration of pharmacological prophylaxis in high-risk cases. Over the last two decades, newer benzodiazepines, second-generation antiseizure medications, and neurohormonal agents have been investigated as alternatives to traditional regimens. Methods: A systematic review was conducted in accordance with PRISMA 2020 guidelines. PubMed, Scopus, and Web of Science were searched for studies published from 1 January 2000 to 30 June 2025 evaluating pharmacological strategies to prevent recurrent FS in children. Eligible designs included randomized controlled trials (RCTs), cohort studies, and systematic reviews reporting recurrence outcomes. Two independent reviewers screened, extracted data, and assessed risk of bias using Cochrane RoB 2 and the Newcastle–Ottawa Scale. Results: Seven studies (n = 577; 3 RCTs, 2 open-label RCTs, 2 cohorts) met inclusion criteria. Intermittent benzodiazepines significantly reduced FS recurrence compared to no prophylaxis. Across three trials, clobazam demonstrated superior efficacy and comparable tolerability to diazepam. Pilot and comparative studies of intermittent levetiracetam (LEV) reported recurrence rates <10 % with fewer behavioral adverse effects relative to clobazam. A single blinded RCT found melatonin non-inferior to diazepam while markedly reducing sedation. No post-2000 evidence supported continuous phenobarbital or valproate prophylaxis. Conclusions: Intermittent clobazam remains the best-supported agent for recurrent FS prevention, while LEV and melatonin are promising, safer alternatives requiring validation in large, multicenter, blinded RCTs. Current evidence supports a selective, individualized approach focused on high-risk children, with caregiver education and rescue strategies as the foundation of management.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».