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Enregistrement W2410999545 · doi:10.7573/dic.212287

Effect of variations in treatment regimen and liver cirrhosis on exposure to benzodiazepines during treatment of alcohol withdrawal syndrome

2015· article· en· W2410999545 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrugs in Context · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcoholism and Thiamine Deficiency
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLorazepamDiazepamCirrhosisAlcohol withdrawal syndromeRegimenDosingLiver diseaseAlcoholic liver diseaseDrugAnesthesiaAlcoholPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Benzodiazepines (BDZs) are the drugs of choice to prevent the symptoms of alcohol withdrawal syndrome (AWS). Various treatment protocols are published and have been shown to be effective in both office-managed and facility-managed treatment of AWS. The aim of this scientific commentary is to demonstrate the differences in the expected exposure to BDZs during AWS treatment using different treatment regimens available in the literature, in patients with or without alcoholic liver cirrhosis. METHODS: Diazepam and lorazepam AWS protocols were examined and reviewed in the literature, and blood plasma levels were examined and compared, respectively. RESULTS: Considerable variation in the blood levels with the different dosing schedules was found. Because the drugs are metabolized differently, we have also shown that liver disease affects the blood levels of diazepam, but not of lorazepam. CONCLUSIONS: Differences in treatment regimens, the choice of BDZ, as well as the presence of liver cirrhosis can substantially alter the exposure of patients to drugs used for AWS treatment. Outpatient treatment of AWS has been shown to be relatively safe and effective for the treatment of AWS but patients should be carefully monitored.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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