Identification of Possible Causative Agents in a Polymedicated Patient Presenting With Toxic Epidermal Necrolysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To present the pharmacological evaluation process in a case of a polymedicated patient presenting with toxic epidermal necrolysis (TEN). SUMMARY: A 75-year-old Caucasian polymedicated woman had been treated for hip pain with nonsteroidal anti-inflammatory drugs and pregabalin in the months preceding the apparition of an expanding papulo-erythematous rash. She had also started using new medicated eye drops for glaucoma. She presented to the emergency department of a regional hospital where all of her medications were stopped. The patient was transferred and admitted to a tertiary-care teaching hospital's specialized burn unit for significant cutaneous detachment. It was estimated that 70% to 80% of the body surface area was affected. Skin biopsy showed keratinocyte necrosis with a partial detachment of the epidermis leading to a diagnosis of TEN. The reaction ceased to progress 2 days after the discontinuation of her medications. A complete reepithelialization was objectified after 10 days. A series of steps were followed by the hospital pharmacist to determine which drugs were the most probable culprits. A complete pharmacological history was obtained and a timeline for medication use in the 3 months preceding rash apparition was established. A review of the literature was done to determine the drugs' relationships to Steven-Johnson syndrome or TEN. Using the algorithm of drug causality for epidermal necrolysis (ALDEN) score, it was determined that naproxen, pregabalin, and brinzolamide-timolol drops were all possible culprits. CONCLUSION: A systematic method for pharmacological evaluation of a polymedicated patient with TEN is presented. Naproxen, pregabalin, and brinzolamide-timolol drops were all retained as possible culprits.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».