Evaluation of a Novel Protocol for Assessment and Treatment of Alcohol Withdrawal Syndrome in Psychiatric Inpatients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite the high incidence of alcohol withdrawal syndrome (AWS) in psychiatric inpatients, standardized methods for assessing and treating AWS have been studied only once before in this population. We evaluated a novel AWS assessment and treatment protocol designed for psychiatric inpatients. METHODS: This retrospective cohort study evaluated outcomes before and after implementation of the protocol. We collected consecutive data on patients (N = 138) admitted to inpatient psychiatric units at a single center. Participants were patients admitted for nonsubstance-related psychiatric reasons, who were also at risk for developing AWS. Those who developed AWS were treated with either (a) treatment as usual (TAU) or (b) a novel standardized protocol. The primary outcome was duration of benzodiazepine treatment for symptoms of alcohol withdrawal. Secondary outcomes included cumulative benzodiazepine dose administered, treatment duration, and incidence of complications. RESULTS: Of 138 participants, 83 received TAU and 55 were assessed and treated with the novel protocol. Median duration of benzodiazepine treatment following protocol implementation was 19.7 hours (interquartile range [IQR], 0-46) prior to implementation (TAU) and 0 hours (IQR, 0-15) following protocol implementation (protocol group) (P < .0001). Median benzodiazepine dose (in diazepam equivalents) administered to participants was 30 mg (IQR, 0-65) for TAU and 5 mg (IQR, 0-30) for the protocol group (P < .001). Adverse events before and after implementation occurred in 4.8% and 0%, respectively (P = .15). CONCLUSION AND SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: This study provides preliminary evidence for the efficacy and safety of a novel standardized AWS protocol for psychiatric inpatients. This is the first known study assessing an AWS assessment and treatment protocol designed for psychiatric inpatients. (Am J Addict 2020;29:500-507).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».