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Enregistrement W3206475970 · doi:10.1016/j.wem.2021.09.002

Nephrotoxic Mushroom Poisoning: Global Epidemiology, Clinical Manifestations, and Management

2021· review· en· W3206475970 sur OpenAlexaboutno aff
James H. Diaz

Notice bibliographique

RevueWilderness and Environmental Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSilymarin and Mushroom Poisoning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrotoxicityMushroom poisoningMushroomMedicineClinical toxicologyToxicologyIntensive care medicinePoison controlInternal medicineBiologyEnvironmental healthToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because mushroom poisonings are increasing worldwide after ingestions of known, newly described, and formerly considered edible species, the objectives of this review are to describe the global epidemiology of nephrotoxic mushroom poisonings, to identify nephrotoxic mushrooms, to present a toxidromic approach to earlier diagnoses of nephrotoxic mushroom poisonings based on the onset of acute renal failure, and to compare the outcomes of renal replacement management strategies. Internet search engines were queried with the keywords to identify scientific articles on nephrotoxic mushroom poisonings and their management during the period of 1957 to the present. Although hepatotoxic, amatoxin-containing mushrooms cause most mushroom poisonings and fatalities, nephrotoxic mushrooms, most commonly Cortinarius species, can cause acute renal insufficiency and failure. Several new species of nephrotoxic mushrooms have been identified, including Amanita proxima and Tricholoma equestre in Europe and Amanita smithiana in the United States and Canada. In addition, the edible, hallucinogenic mushroom Psilocybe cubensis has been noted recently via mass spectrometry as a rare cause of acute renal insufficiency. Renal replacement therapies including hemodialysis are often indicated in the management of nephrotoxic mushroom poisonings, with renal transplantation reserved for extracorporeal treatment failures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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