A Critical Look at Phenytoin Use for Early Post-Traumatic Seizure Prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The American Academy of Neurology recommended using phenytoin or carbamazepine to prevent early post-traumatic seizures (PTS) in severe traumatic brain injuries (TBI). In this study, we examined the effects of using phenytoin prophylaxis on mild, moderate, and severe TBIs. There have been no studies looking at compliance rate and side effects of systematic use of phenytoin at a large population scale. The goal of this study is to determine 1) the proportion of TBI patients receiving phenytoin prophylaxis; 2) which parameters decided when to decide administer phenytoin; 3) prophylaxis efficacy and complication rate. METHODS: We retrospectively studied all patients admitted with a TBI over a two year-period and collected the following information: age, GCS score, CT-scan Marshall grade, incidence of early PTS, incidence of phenytoin use and time delay, side effects, and incidence of over-dosage or under-dosage. RESULTS: 1008 patients were included. 5.4 % had early PTS, 2.3 % while on prophylaxis and 3.1% while not on prophylaxis, 1.9% before reaching the hospital and 1.2% prior to phenytoin administration while in hospital. Delay of administration was 5 hours. 64.8% received prophylaxis and physicians used positive CT scan as the primary decision-making parameter (p<.001). Compliance with guidelines was 99.7%. Adverse reactions occurred in 0.5%. Levels were drawn in 42.2% (52% therapeutic, 41% low, 7% high). CONCLUSIONS: Phenytoin is used according to guidelines, with CT scan being the main decision factor for its use. The frequency of early PTS rate is low and side effects are rare. However, earlier administration of phenytoin and adequate levels could further prevent early PTS.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».