Demystifying serotonin syndrome (or <i>serotonin toxicity</i>).
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: ) and the causative drugs and their mechanisms of action, and to equip primary care providers with practical strategies to prevent and identify serotonin toxicity. QUALITY OF EVIDENCE: ). Experts in psychiatric medicine, psychiatric pharmacy, clinical pharmacology, and medical toxicology were consulted. Evidence is level II and III. MAIN MESSAGE: Serotonin toxicity is a drug-induced condition caused by too much serotonin in synapses in the brain. Cases requiring hospitalization are rare, and mild cases caused by serotonin-mediated side effects are unlikely to be fatal. Patients present with a combination of neuromuscular, autonomic, and mental status symptoms. Serotonin-elevating drugs include monoamine oxidase inhibitors, serotonin reuptake inhibitors, and serotonin releasers. Most cases involve 2 drugs that increase serotonin in different ways; the most concerning combination is a monoamine oxidase inhibitor with a selective serotonin reuptake inhibitor or a serotonin-norepinephrine reuptake inhibitor. CONCLUSION: Family physicians play a key role in identifying and preventing serotonin syndrome by teaching patients to recognize symptoms and monitoring patients throughout therapy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».