Falsely elevated point-of-care lactate measurement after ingestion of ethylene glycol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A patient presented with severe acidosis and a point-of-care lactate measurement of 42 mmol/L. Mesenteric ischemia was suspected, with a potential need for laparotomy; however, plasma lactate measurements were below 4 mmol/L. Ethylene glycol ingestion was subsequently diagnosed. We therefore wished to determine why discrepancies in lactate measurements occur and whether this "lactate gap" could be clinically useful. METHODS: We phlebotomized blood, added various concentrations of metabolites of ethylene glycol, and tested the resulting samples with the 5 most common lactate analyzers. RESULTS: With the Radiometer 700 point-of-care analyzer, glycolate addition resulted in an artifactual, massive lactate elevation, even at low glycolate concentrations. Another major ethylene glycol metabolite, glyoxylate (but not oxalate or formate), caused similar elevations. The i-STAT and Bayer point-of-care analyzers and the Beckman and Vitros laboratory analyzers reported minimal lactate elevations. Lactate gap was determined by comparing the Radiometer result with the corresponding result from any of the other analyzers. INTERPRETATION: We demonstrated how inappropriate laparotomy or delayed therapy might occur if clinicians are unaware of this phenomenon or have access to only a single analyzer. We also showed that lactate gap can be exploited to expedite treatment, diagnose late ethylene-glycol ingestion and terminate dialysis. By comparing lactate results from the iSTAT or Bayer devices with that from the Radiometer, ethylene-glycol ingestion can be diagnosed at the point of care. This can expedite diagnosis and treatment by hours, compared with waiting for laboratory results for plasma ethylene glycol.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle