Treatments for paracetamol poisoning
Notice bibliographique
Résumé
A 24 year old woman is brought to the emergency department semi-conscious after a suspected overdose; empty packs of paracetamol (acetaminophen) and diazepam are found with her. She is also taking carbamazepine for seizures. Her paracetamol concentration at the time of admission is 100 mg/L (660 µmol/L); she probably ingested the pills four to eight hours earlier. Paracetamol poisoning can cause severe hepatotoxicity owing to a minor but highly reactive metabolite produced by cytochrome P450 enzymes. At therapeutic doses, the metabolite ( N -acetyl-p-benzoquinoneimine; NAPQI) is detoxified by glutathione. However, in paracetamol overdose, glutathione stores are depleted and hepatotoxicity ensues, starting about eight hours after the overdose and potentially leading to fulminant liver failure within a few days. The risk of hepatotoxicity is calculated from the blood concentration of paracetamol and hours since ingestion (fig 1⇓). If the concentration is above the line on the nomogram, treatment should be considered. The risk of toxicity without treatment is low until concentrations are substantially higher than this line. The nomogram is inaccurate if presentation is very late or the overdose was taken over several hours. If a measurement cannot be obtained within eight hours, treatment decisions cannot wait for laboratory results. Risk is then based on reported ingested dose (≥200 mg/kg or 10 g in Australia, >75 mg/kg or 4 g in United Kingdom) or on evidence of hepatotoxicity if the overdose was taken >24 hours ago. Fig 1 Nomograms for the treatment of paracetamol poisoning. Concentrations above the lines require treatment. Nomograms for clinical use usually show just one of the lines to avoid confusion. The US/Australia line is sometimes referred to as the Rumack-Matthew line and is commonly used in Canada, New Zealand, and parts of Europe and Asia Antidotes acetylcysteine and methionine provide a substrate for further glutathione synthesis, …
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».