Case Reports of Extracorporeal Treatments in Poisoning: Historical Trends
Notice bibliographique
Résumé
There are currently limited data on the trends in case reporting of poisoned patients undergoing enhanced elimination with an extracorporeal treatment (ECTR). The present manuscript specifically reviews the longitudinal trends of reports according to technique, poison, and country of publication. To identify case reports of ECTR use in the management of poisoning, multiple databases were searched. There were no limitations on language and year of publication. All case reports describing individual patients undergoing ECTR with the intent of enhancing the elimination of a poison were included in the analysis. Since 1913, 2908 reports were identified. There were an increasing number of published reports with time except for a slight decrease during the 1990s. Hemodialysis was by far the most commonly used ECTR in poisoning, followed by hemoperfusion. The number of reported peritoneal dialyses decreased steadily since 1980s. Methanol, ethylene glycol, lithium, and salicylates remained among the most commonly reported poisons in every decade. The large majority of publications originated from either Europe or North America, and more specifically from the United States, Germany, the United Kingdom, and China. Despite the emerging apparition of new techniques, hemodialysis remains to this day the favoured ECTR in the treatment of poisoned patients.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».