Drug Misuse in Adolescents Presenting to the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Drug misuse is a disturbing, common practice among youth. One in 4 American adolescents reports consuming prescription medications without a clinical indication. We sought to explore current trends of drug misuse in adolescents. METHODS: Using the 37 participating sites of the ToxIC (Toxicology Investigators Consortium) Case Registry, a cross-country surveillance tool, we conducted an observational cohort study of all adolescents (aged 13-18 years) who presented to emergency departments with drug misuse and required a bedside medical toxicology consultation between January 2010 and June 2013. RESULTS: Of 3043 poisonings, 202 (7%) involved drug misuse (139 [69%] were males). Illicit drugs (primarily synthetic cannabinoids and "bath salts") were encountered in 101 (50%), followed by prescription medications (56 [28%]) and over-the-counter (OTC) drugs (51 [25%]). Dextromethorphan was the most commonly misused legal medication (24 [12%]). Polypharmacy exposure was documented in 74 (37%). One hundred sixty-three adolescents (81%) were symptomatic; of these, 81% had central nervous system impairments: psychosis (38%), agitation (30%), coma (26%), myoclonus (11%), and seizures (10%); and 66 (41%) displayed a specific toxidrome, most commonly sedative-hypnotic. Benzodiazepines were the most frequently administered medications (46%). Antidotes were administered to 28% of adolescents, primarily naloxone, physostigmine, N-acetyl-cysteine, and flumazenil. No deaths were recorded. CONCLUSIONS: Adolescents presenting with drug misuse may be exposed to a wide range and combinations of therapeutics or illicit substances and frequently display central nervous system abnormalities, compromising the ability to obtain a reliable history. Frontline clinicians should maintain a high index of suspicion, as routine toxicology screenings fail to detect most contemporary misused legal and designer drugs.
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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 | 0,000 | 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 ».