Pharmacotherapy of fever control among hospitalized adult patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fever is common and associated with increased mortality among hospitalized adults. This article will review the pharmacotherapy of commonly prescribed antipyretic drugs including the rationale for and against temperature control in febrile adults, as well as the evidence associated with fever control in specific patient populations. AREAS COVERED: Though fever is common, the molecular basis of pyrexia, and the interaction of these pathways with commonly prescribed antipyretic drugs are not fully understood. Furthermore, while experimental and clinical studies clearly demonstrate that pyrexia is harmful in select patients, available clinical trial data are unable to suggest an evidence-based approach to the treatment of fever. Interestingly, this also applies to patients with an acute neurologic injury wherein the treatment of fever with antipyretic therapy has become a common management strategy. EXPERT OPINION: Few adequately powered clinical trials have investigated temperature control strategies in febrile patients. Therefore, it is not possible to define an evidence-based approach to the control of fever in hospitalized adults. Further clinical and translational research is required to identify the patients most likely to benefit from a strategy of fever control versus permissive hyperthermia, and to determine the antipyretic therapies associated with the greatest improvement in outcome.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».