Conservative management in hypertriglyceridemia‐associated pancreatitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Severe hypertriglyceridemia (serum triglyceride >10 mmol L −1 ) is implicated in ~9% of acute pancreatitis cases. Certain guidelines list severe hypertriglyceridemia as an indication for plasmapheresis. Objective We assembled the natural trajectory of triglyceride levels in patients with acute pancreatitis due to severe hypertriglyceridemia who were managed conservatively without plasmapheresis to evaluate the effectiveness of this approach. Methods A retrospective chart review was performed on 22 hospital admissions for acute pancreatitis episodes considered to be caused by severe hypertriglyceridemia. Patients were managed supportively, with cessation of oral intake (NPO) and intravenous hydration. Insulin infusion was used in 12 patients to manage concurrent hyperglycaemia. Results Triglyceride levels for the group were evaluated using a mixed‐effects model. The average triglyceride level fell from 45.4 mmol L −1 on presentation to 13.3 mmol L −1 within 48 h, corresponding to a mean 69.8% decrease. Regression analysis showed a triglyceride half‐life of 30.6 h. Findings were similar for NPO‐only and insulin infusion subgroups. Conclusion Patients with severe hypertriglyceridemia and acute pancreatitis can be conservatively managed safely and effectively without plasmapheresis.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».