A New Predictor of Toxicity Following Acetaminophen Overdose Based on Pretreatment Exposure
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
INTRODUCTION: Despite extensive clinical experience, no dose-response curve exists for acetaminophen toxicity in man. The absence of accurate toxicodynamics has hampered efforts to optimize patient therapy and to identify risk modifiers following overdose. We set out to parameterize both the degree and duration of pretreatment exposure into a single, continuous measure of exposure, which will serve as the x-axis of an eventual dose-response curve. METHODS: The model was constructed from pharmacokinetic first principles, using as inputs the vertical distance above the Rumack-Matthew nomogram line (expressed as the equivalent serum acetaminophen concentration 4 h after ingestion) and the delay to antidote therapy (tNAC). A no-effect dose ([APAP]threshold) and lag time (ti) were assumed. RESULTS: The area under the serum acetaminophen concentration vs. time curve bounded by [APAP]threshold, ti and tNAC represents our proposed time-weighted measure of exposure. We demonstrate that this non-negative area estimates the cellular burden of toxic adducts formed following overdose. This measure is also easily calculated at patient presentation using clinical data and allows for both declining serum acetaminophen concentrations and variable delays to antidote therapy. DISCUSSION: We describe a new, pharmacokinetically based measure of exposure following acute acetaminophen overdose treated with N-acetylcysteine. Using this measure should enhance the analysis of nonexperimental clinical data and permit more accurate characterization of acetaminophen toxicodynamics. Ultimately, this approach may facilitate progress on many of the long-standing controversies regarding acetaminophen toxicity in man.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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