High-dose vitamin-C induced prolonged factitious hyperglycemia in a peritoneal dialysis patient: a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-dose vitamin C is increasingly used for sepsis and more recently for coronavirus disease 2019 (COVID-19) infections. Proponents argue that the low cost and near perfect safety profile of vitamin C support its early adoption. Yet, adverse events might be underreported and underappreciated. CASE PRESENTATION: We report a 73-year-old non-diabetic white man with end-stage renal disease on peritoneal dialysis admitted to the intensive care unit with septic shock that was suspected to be due to peritonitis. The patient was enrolled in LOVIT (Lessening Organ Dysfunction with VITamin C; ClinicalTrials.gov identifier: NCT03680274), a randomized placebo-controlled trial of high-dose intravenous vitamin C. He developed factitious hyperglycemia, as measured with a point-of-care glucometer, that persisted for 6 days after discontinuation of the study drug, confirmed to be vitamin C after unblinding. He also had short-lived iatrogenic coma because of hypoglycemia secondary to insulin administration. These events triggered a protocol amendment. CONCLUSIONS: Although factitious hyperglycemia has been reported before using certain glucometers in patients treated with high-dose vitamin C, the persistence of this phenomenon for 6 days after the discontinuation of the therapy is a distinguishing feature. This case highlights the importance of monitoring glucose with a core laboratory assay for up to a week in specific populations, such as patients on peritoneal dialysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».