Critical Care Management of Status Epilepticus at a Tertiary Care University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Status epilepticus (SE) is a neurological emergency associated with significant morbidity and mortality. The objective of this study was to review the critical care management of patients with SE focusing on antiepileptic drugs (AEDs) as well as to determine the optimal dosing strategies of phenytoin (PHT) and predictors of its effectiveness. METHODS: A retrospective chart review of adult patients with SE admitted to the University of Alberta Hospital, Canada, was conducted. RESULTS: Fifty-six admissions were included. Benzodiazepines (BDZs) were initially given in 89% of our patients. Following BDZs, PHT and levetiracetam were the most commonly initiated AEDs as first- and second-line agents and were deemed effective in 30/44 and 5/11 patients, respectively. Patients who received a PHT loading dose (LD) of 1000 mg were less likely to reach target levels compared with a weight-based LD ≥15 mg/kg (29% vs. 60%). Likewise, patients who received a maintenance dose (MD) of 300 mg/day were less likely to reach target compared with 400 mg/day or >5 mg/kg per day; however, this did not reach statistical significance. Three variables were found to be associated with PHT effectiveness: tonic-clonic SE (OR 5.01, 95% CI 1.02-24.7, p = 0.048), history of seizures and BMI <30 kg/m2 (OR 0.16, 95% CI 0.03-1.07, p = 0.059). CONCLUSIONS: Further studies of the predictors of PHT effectiveness, specifically obesity, are necessary to help individualize care. Finally, we suggest that PHT should be loaded according to the guidelines as 20 mg/kg followed by an MD of at least 400 mg/day or >5 mg/kg per day.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».