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Enregistrement W4415673648 · doi:10.1002/epi4.70168

Ketogenic diet for infantile epileptic spasms

2025· article· en· W4415673648 sur OpenAlexafffund
Morris H. Scantlebury, Anamika Choudhary, Andy Cheuk‐Him Ng, Cezar Gavrilovici

Notice bibliographique

RevueEpilepsia Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Children's Hospital Research InstituteHotchkiss Brain Institute, University of Calgary
Mots-clésKetogenic dietVigabatrinEpilepsyEpilepsy syndromesAnimal studiesSeizure typesEtiologyKetosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately half of all cases of Infantile Epileptic Spasms Syndrome (IESS) do not respond to vigabatrin and hormonal therapies. There is no clear consensus as to the second-line therapy for IESS. Ketogenic diet (KD) has emerged as an effective treatment for certain drug-resistant epilepsies and in many cases of IESS. Understanding the mechanism of action of the KD in IESS will allow for harnessing the power of the KD and discovering novel therapeutics for IESS. In this review, we will summarize the current state of knowledge of the action of the KD in IESS derived from animal models. We emphasize the importance of the KD in altering respiration to cause brain acidosis. In addition, we review recent data implicating altered gut microbiome and the tryptophan-serotonin-kynurenine pathway in KD animals with infantile epileptic spasms syndrome. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: Infantile Epileptic Spasms Syndrome is a serious seizure condition in babies, often resistant to standard drugs, failing in half of cases. Animal studies helped unravel multiple mechanisms through which a high-fat, low-carb ketogenic diet can control seizures, including altering gut bacteria, reducing inflammation, balancing brain chemicals, boosting mitochondrial function, or adjusting breathing to slightly acidify the brain. These findings could lead to new, targeted therapies that are simpler to use and more accessible for families facing this challenging condition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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