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Enregistrement W3167472683 · doi:10.1186/s13054-021-03585-7

Extracorporeal treatment for poisoning to beta-adrenergic antagonists: systematic review and recommendations from the EXTRIP workgroup

2021· review· en· W3167472683 sur OpenAlexaff
Josée Bouchard, Greene Shepherd, Robert S. Hoffman, Sophie Gosselin, Thomas D. Nolin, Valéry Lavergne, Marc Ghannoum, Badria Alhatali, Kurt Anseeuw, Steven T. Bird, Ingrid Berling, Timothy E. Bunchman, Diane P. Calello, Paul K. L. Chin, Kent Doi, Taís Freire Galvão, David S. Goldfarb, Hossein Hassanian‐Moghaddam, Lotte CG Hoegberg, Siba Kallab, Sofia Kebede, Jan T. Kielstein, Andrew Lewington, Etienne Macedo, Rob MacLaren, Bruno Mégarbane, James B. Mowry, Marlies Ostermann, Ai Peng, Jean‐Philippe Roy, Anitha Vijayan, Steven J. Walsh, Anselm Wong, David M. Wood, Chris Yates

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePoisoning and overdose treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtenololSotalolBisoprololAcebutololLabetalolPropranololPractololMetoprololAnesthesiaNadololHeart failurePharmacologyInternal medicineBlood pressureAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: β-adrenergic antagonists (BAAs) are used to treat cardiovascular disease such as ischemic heart disease, congestive heart failure, dysrhythmias, and hypertension. Poisoning from BAAs can lead to severe morbidity and mortality. We aimed to determine the utility of extracorporeal treatments (ECTRs) in BAAs poisoning. METHODS: We conducted systematic reviews of the literature, screened studies, extracted data, and summarized findings following published EXTRIP methods. RESULTS: A total of 76 studies (4 in vitro and 2 animal experiments, 1 pharmacokinetic simulation study, 37 pharmacokinetic studies on patients with end-stage kidney disease, and 32 case reports or case series) met inclusion criteria. Toxicokinetic or pharmacokinetic data were available on 334 patients (including 73 for atenolol, 54 for propranolol, and 17 for sotalol). For intermittent hemodialysis, atenolol, nadolol, practolol, and sotalol were assessed as dialyzable; acebutolol, bisoprolol, and metipranolol were assessed as moderately dialyzable; metoprolol and talinolol were considered slightly dialyzable; and betaxolol, carvedilol, labetalol, mepindolol, propranolol, and timolol were considered not dialyzable. Data were available for clinical analysis on 37 BAA poisoned patients (including 9 patients for atenolol, 9 for propranolol, and 9 for sotalol), and no reliable comparison between the ECTR cohort and historical controls treated with standard care alone could be performed. The EXTRIP workgroup recommends against using ECTR for patients severely poisoned with propranolol (strong recommendation, very low quality evidence). The workgroup offered no recommendation for ECTR in patients severely poisoned with atenolol or sotalol because of apparent balance of risks and benefits, except for impaired kidney function in which ECTR is suggested (weak recommendation, very low quality of evidence). Indications for ECTR in patients with impaired kidney function include refractory bradycardia and hypotension for atenolol or sotalol poisoning, and recurrent torsade de pointes for sotalol. Although other BAAs were considered dialyzable, clinical data were too limited to develop recommendations. CONCLUSIONS: BAAs have different properties affecting their removal by ECTR. The EXTRIP workgroup assessed propranolol as non-dialyzable. Atenolol and sotalol were assessed as dialyzable in patients with kidney impairment, and the workgroup suggests ECTR in patients severely poisoned with these drugs when aforementioned indications are present.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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