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Enregistrement W2888812083 · doi:10.1371/journal.pone.0202871

Low dose Intralipid resuscitation improves survival compared to ClinOleic in propranolol overdose in rats

2018· article· en· W2888812083 sur OpenAlexafffund
Kimberly F. Macala, Rachel G. Khadaroo, Sareh Panahi, Ferrante S. Gragasin, Stephane L. Bourque

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePoisoning and overdose treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChildren's Hospital FoundationStollery Children’s Hospital FoundationCanadian Institutes of Health ResearchWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésPropranololMedicineResuscitationAnesthesiaHemodynamicsClinical endpointPharmacologyClinical trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication overdose is a prevalent issue and despite mixed reports of efficacy, the use of intravenous lipid emulsions, notably Intralipid®, for the management of toxicity from lipid-soluble drugs is becoming increasingly prevalent. Whether alternative lipid emulsion formulations have similar efficacy for resuscitation compared to Intralipid is not known. Here, we compared the efficacy of Intralipid and ClinOleic® for resuscitation following overdose with the lipid-soluble beta-adrenergic antagonist propranolol. METHODS: Male Sprague-Dawley rats (age 3-4 months) were anesthetized with isoflurane and instrumented for direct hemodynamic assessments. In Study One, rats (n = 22) were pre-treated with Intralipid 20% (n = 12) or ClinOleic 20% (n = 10) to determine whether the hemodynamic effects of propranolol could be prevented. In Study Two, rats were randomly assigned to Intralipid 20% (1, 2, or 3 mL/kg IV, n = 21) or ClinOleic 20% (1, 2, or 3 mL/kg IV, n = 20) resuscitation groups following propranolol overdose (15 mg/kg IV). In Study Three the effect of Intralipid 20% (1 mL/kg IV, n = 3) and ClinOleic 20% (1 mL/kg IV, n = 3) in the absence of propranolol was investigated. The primary endpoint in all studies was survival time (up to a maximum of 120 minutes), and secondary endpoints were time to achieve 50%, 75%, and 90% of baseline hemodynamic parameters. RESULTS: In Study One, pre-treatment with Intralipid prior to propranolol administration resulted in prolonged survival compared to pre-treatment with ClinOleic at low doses (1 mL/kg; P = 0.002), but provided no benefit at higher doses (3 mL/kg; P = 0.95). In Study Two, Intralipid conferred a survival advantage over ClinOleic, with 18/21 rats surviving 120 minutes in the Intralipid group and only 4/20 survivors in the ClinOleic group (P<0.0001). Median survival times (with interquartile ranges) for rats treated with Intralipid, and ClinOleic, and saline were 120 (80.5-120) min, 21.5 (3.25-74.5) min, and 1 (0.25-2.5) min respectively (P<0.001). Only 3/21 rats in the Intralipid group survived less than 30 minutes, whereas 12/20 ClinOleic treated rats had survival times of less than 30 minutes. The number of rats achieving 75%, and 90% of baseline mean arterial pressure was also greater in the Intralipid group (P<0.05 for both values). Treatment in Study Three did not alter survival times. CONCLUSIONS: Low-dose Intralipid (1, 2, or 3 mL/kg IV) confers a survival advantage up to 120 minutes post-propranolol overdose (the end-point of the experiment) and better hemodynamic recovery compared to ClinOleic (1, 2, or 3 mL/kg IV) in rats with propranolol overdose. As health care centres choose alternate intravenous lipid emulsions, limited availability of Intralipid could impact efficacy and success of overdose treatment for lipid-soluble drugs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,240 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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