Use of the anion gap and intermittent hemodialysis following continuous hemodiafiltration in extremely high dose acute‐on‐chronic lithium poisoning: A case report
Notice bibliographique
Résumé
A 35-year-old woman intentionally took 40,000 mg of lithium carbonate, and she was transferred to our hospital with nausea, vomiting, and diarrhea. She was diagnosed as having bipolar disorder 10 years ago and was receiving oral lithium therapy. Blood test results on arrival were remarkable for a negative anion gap of -2.1 and later, the serum lithium level turned out to be as high as 15.4 mEq/L. Intubation was required because of disrupted consciousness, and continuous hemodiafiltration (CHDF) was immediately started in the intensive care unit to obtain constant removal of lithium. After adding intermittent hemodialysis (IHD) twice during the daytime to accelerate the lithium clearance, CHDF became unnecessary on day 4, and she was extubated on day 6 with complete recovery of consciousness. Close monitoring of the patient data showed recovery of the decreased anion gap as indicator of the serum lithium level reduction. On day 36, she was discharged without any complication and sequela. The current case highlighted the effective use of CHDF between IHD sessions to prevent the rebound elevation of lithium and the role of the anion gap as a surrogate marker of serum lithium concentration during the treatment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».