Management of Acute Alcohol Withdrawal Syndrome in Critically Ill Patients
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
Approximately 16-31% of patients in the intensive care unit (ICU) have an alcohol use disorder and are at risk for developing alcohol withdrawal syndrome (AWS). Patients admitted to the ICU with AWS have an increased hospital and ICU length of stay, longer duration of mechanical ventilation, higher costs, and increased mortality compared with those admitted without an alcohol-related disorder. Despite the high prevalence of AWS among ICU patients, no guidelines for the recognition or management of AWS or delirium tremens in the critically ill currently exist, leading to tremendous variability in clinical practice. Goals of care should include immediate management of dehydration, nutritional deficits, and electrolyte derangements; relief of withdrawal symptoms; prevention of progression of symptoms; and treatment of comorbid illnesses. Symptom-triggered treatment of AWS with γ-aminobutyric acid receptor agonists is the cornerstone of therapy. Benzodiazepines (BZDs) are most studied and are often the preferred first-line agents due to their efficacy and safety profile. However, controversy still exists as to who should receive treatment, how to administer BZDs, and which BZD to use. Although most patients with AWS respond to usual doses of BZDs, ICU clinicians are challenged with managing BZD-resistant patients. Recent literature has shown that using an early multimodal approach to managing BZD-resistant patients appears beneficial in rapidly improving symptoms. This review highlights the results of recent promising studies published between 2011 and 2015 evaluating adjunctive therapies for BZD-resistant alcohol withdrawal such as antiepileptics, baclofen, dexmedetomidine, ethanol, ketamine, phenobarbital, propofol, and ketamine. We provide guidance on the places in therapy for select agents for management of critically ill patients in the presence of AWS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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