Trends in Toxic Alcohol Exposures in the United States from 2000 to 2013: A Focus on the Use of Antidotes and Extracorporeal Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Morbidity and mortality from toxic alcohols like ethylene glycol and methanol remain prevalent worldwide. The introduction of fomepizole, a potent blocker of alcohol dehydrogenase, has modified current practice over the last 15 years. The aim of the study was to describe the characteristics of toxic alcohol poisoning reported to US poison centers, the trends in the incidence of antidote use and hemodialysis treatment, as well as the related mortality. A retrospective study of all electronic entries from the AAPCC National Poison Data System database, from the years 2000 to 2013 was reviewed. When considering all exposures, the great majority of patients had a benign outcome. Major effects (e.g., life threatening) occurred in 2.1% and 4.9% of methanol and ethylene glycol cases, respectively. Mortality rates were similar for both toxic alcohols, approximately 0.6%. When only considering ingestions reported to healthcare facilities, a major effect was reported in 9.5% and 20.5%, and the mortality rate was 2.9% and 2.4% for methanol and ethylene glycol exposures, respectively, and remained constant over time. The use of fomepizole increased statistically over the study period while that of ethanol decreased, until it became proportionally negligible by 2012-2013. The use of hemodialysis significantly decreased in "Early" ethylene glycol exposures during the study period. Similar to other reports, it appears that the use of fomepizole has largely supplanted ethanol as the antidote of choice in toxic alcohol exposures and may decrease the requirements for hemodialysis in patients poisoned with ethylene glycol who have no acidosis and normal kidney function.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».