A Systematic Review of Ethanol and Fomepizole Use in Toxic Alcohol Ingestions
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. The optimal antidote for the treatment of ethylene glycol or methanol intoxication is not known. The objective of this systematic review is to describe all available data on the use of ethanol and fomepizole for methanol and ethylene glycol intoxication. Data Source. A systematic search of MEDLINE and EMBASE was conducted. Study Selection. Published studies involving the use of ethanol or fomepizole, or both, in adults who presented within 72 hours of toxic alcohol ingestion were included. Our search yielded a total of 145 studies for our analysis. There were no randomized controlled trials, and no head-to-head trials. Data Extraction. Variables were evaluated for all publications by one independent author using a standardized data collection form. Data Synthesis. 897 patients with toxic alcohol ingestion were identified. 720 (80.3%) were treated with ethanol (505 Me, 215 EG), 146 (16.3%) with fomepizole (81 Me, 65 EG), and 33 (3.7%) with both antidotes (18 Me, 15 EG). Mortality in patients treated with ethanol was 21.8% for Me and 18.1% for EG. In those administered fomepizole, mortality was 17.1% for Me and 4.1% for EG. Adverse events were uncommon. Conclusion. The data supporting the use of one antidote is inconclusive. Further investigation is warranted.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».