Hemodialysis for treatment of levofloxacin‐induced neurotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».