Acute Pancreatitis Secondary to Severe Hypertriglyceridemia: Management of Severe Hypertriglyceridemia in Emergency Setting
Notice bibliographique
Résumé
Hypertriglyceridemia (HTG) is the third most common cause of acute pancreatitis (AP). The incidence of AP is around 10-20% with levels > 2,000 mg/dL. We present here a case of a 44-year-old male with history of uncontrolled diabetes mellitus and HTG admitted with severe abdominal pain. Labs revealed elevated lipase and amylase. CT of abdomen with contrast showed AP. He was found to have a triglyceride (TG) level of 6,672 mg/dL. Besides conventional treatment for AP with intravenous (IV) hydration, he was started on IV regular insulin along with dextrose saline. He had marked improvement in his TG level the next day. He was continued on insulin and dextrose saline with hourly glucose monitoring until TG was < 500 mg/dL. He was discharged on statins and fenofibrate. The goal of management of AP secondary to severe HTG in emergency setting is to lower the TG levels to less than 500 as quickly as possible as lower levels are associated with good clinical outcomes. Apheresis and IV insulin are both helpful in lowering TG levels with no randomized controlled trials showing greater efficacy of one over other. Further episodes of AP can be prevented by lifestyle modification and lipid lowering drugs to keep TG levels below 500 mg/dL. Fibrates are first-line drugs to lower TG and used either alone or in conjunction with statins. Periodic plasmapheresis can also be considered in some non-compliant patients with recurrent episodes of pancreatitis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».