Utility of Antiepileptic Drug Monitoring in the Pediatric Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Convulsive disorders are common in the pediatric age group, and measurement of serum concentration of an antiepileptic drug (AED) is frequently ordered for epileptic patients in the emergency department (ED). The objective of this study was to develop a better understanding of the indications for, and consequences of, monitoring AED serum concentrations in the pediatric ED. Charts of 116 patients who visited the ED and were tested for blood levels of AED were retrospectively reviewed. Main outcome measures were number and percentage of levels outside the therapeutic range, discontinuation of an AED or introduction of a new one, dosage modifications, and admission to hospital. Two pediatricians and a pediatric neurologist aware only of patients' age, weight, diagnosis, history, clinical presentation, and drug details reviewed each case and on the basis of predetermined criteria decided whether measurement of AED was indicated. Mean age (+/- SD) of the study population was 7 +/- 5 years (range, 2 months-17 years). Forty-two patients (36%) were on monotherapy, and 74 (64%) were on polytherapy. Sixty-eight patients (59%) presented with increased seizure frequency, 7 (6%) with status epilepticus, and 13 (11%) with suspected AED toxicity. The remainder of the children presented with problems unrelated to epilepsy. No significant difference was found between patients with AED levels within the therapeutic range and those with levels outside it in the proportion of children needing dosage change, change in medication, or hospital admission (P = 0.5, 0.8, and 0.8, respectively). None of the patients presenting with status epilepticus and only 15% of those with increased seizure activity had subtherapeutic levels. Review of the cases suggested that measuring serum AED level was not indicated in 57 (49.1%) patients. In the pediatric ED, abnormal AED levels do not correlate with clinical management. Before ordering tests, physicians should consider whether their results would alter patient treatment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».