Finger Injection with High-Dose (1:1,000) Epinephrine: Does it Cause Finger Necrosis and should it be Treated?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Accidental finger injections with high-dose (1:1,000) epinephrine is a new and increasing phenomenon. The purpose of this study is to document the incidence of finger necrosis and the treatment for this type of injury. The necessity or type of treatment required for this type of injury has not been established. METHODS: The literature was reviewed from 1900 to 2005 by hand and by Internet to document all cases of high-dose (1:1,000) finger epinephrine injection. In addition, the authors added five additional cases. RESULTS: There are a total of 59 reported cases of finger injections with high-dose epinephrine, of which, 32 cases were untreated. There were no instances of necrosis or skin loss, but neuropraxia lasting as long as 10 weeks and reperfusion pain were carefully documented. Treatment was not uniform for those who received it, but phentolamine was the most commonly used agent. CONCLUSIONS: There is not one case of finger necrosis in all of the 59 reported cases of finger injections with 1:1,000 epinephrine in the world literature. The necessity or type of treatment of high-dose epinephrine injection injuries remains conjecture, but phentolamine is the most commonly used agent in the reported cases, and the rationale and evidence for its use are discussed.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».