Predictors of Mortality in Verapamil Overdose: Usefulness of Serum Verapamil Concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Verapamil poisoning may result in life-threatening cardiovascular morbidities and fatalities. To date, prognosticators of mortality have been poorly investigated and the use of serum verapamil concentration for prognosis remains unclear. We aimed to evaluate the ability of usual clinical and laboratory parameters including serum verapamil concentrations measured on admission to predict outcome (survival versus death) in verapamil poisoning. We reviewed the medical records of all intentional and symptomatic verapamil poisonings admitted over 8 years to two medical intensive care units. Clinical and laboratory parameters were measured in 65 patients, and final outcomes of survival or death recorded. A multivariable analysis was conducted to evaluate the prognostic values of recorded parameters. Life-threatening complications of verapamil poisonings included shock (62%), atrioventricular blocks (24%), sinoatrial blocks (20%), acute respiratory distress syndrome (19%) and cardiac arrest (11%) resulting in death (8%). Verapamil concentration measured on intensive care unit admission was the only independent factor associated with mortality (p = 0.01). The optimal verapamil cut-off point was 5.0 μM (100% sensitivity, 91% specificity), which conferred a 2.76-times increase in odds of fatality. In conclusion, cardiovascular monitoring and assessment of organ failure are vital in symptomatic verapamil poisonings. The serum verapamil concentration has excellent prognostic ability for predicting fatality in verapamil overdose.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».