Management of Acute Alcohol Withdrawal Syndrome in Critically Ill Patients
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».