MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2894115901 · doi:10.1111/hdi.12687

Hemodialysis for treatment of levofloxacin‐induced neurotoxicity

2018· article· en· W2894115901 sur OpenAlexvenueno aff
Najia Idrees, Mohammad Almeqdadi, Vaidyanathapuram S. Balakrishnan, Bertrand L. Jaber

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurotoxicityMedicineHemodialysisLevofloxacinDiscontinuationKidney diseaseAdverse effectPharmacologyIntensive care medicineInternal medicineAntibioticsToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Levofloxacin, a third-generation fluoroquinolone antibiotic, is rarely associated with neurotoxicity. Patients with advanced kidney disease are particularly vulnerable to this adverse effect. We present two elderly patients with kidney failure who developed levofloxacin-induced neurotoxicity, which was successfully treated with frequent hemodialysis, resulting in the full resolution of their symptoms. Neurotoxicity is a well-known side effect of fluoroquinolone antibiotics. Postulated mechanisms include inhibition of the gamma-aminobutyric acid A receptors and activation of the excitatory N-methyl-D-aspartate receptors. Risk factors include older age, kidney disease, pre-existing neurological disorders, and drug-drug interactions. While management of levofloxacin-induced neurotoxicity includes discontinuation of the drug and supportive care, hemodialysis is not recommended, despite available pharmacokinetic data in support of its dialyzability. The successful use of hemodialysis for the treatment of levofloxacin-induced neurotoxicity observed in our two patients with kidney failure should be further considered for rapid resolution of this rare fluoroquinolone-related adverse effect in patients with impaired kidney function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHemodialysis InternationalMême sujetAntibiotics Pharmacokinetics and EfficacyTravaux en français237 207