A Retrospective Study of the Adjunctive Use of Gabapentin With Benzodiazepines for the Treatment of Benzodiazepine Withdrawal
Notice bibliographique
Résumé
Benzodiazepine withdrawal is a widespread problem with potentially severe and deadly consequences. Currently, the only medications available for treating benzodiazepine withdrawal are short-acting and long-acting benzodiazepines. Identifying other drugs to help in treating benzodiazepine withdrawal is necessary. Gabapentin, an anxiolytic drug that is also used off-label to treat alcohol withdrawal, is a potential candidate for modulating benzodiazepine withdrawal. Using electronic records from a large inpatient psychiatric facility, a retrospective study of 172 patients presenting with benzodiazepine withdrawal was conducted to determine if the coincidental use of gabapentin for other medical conditions was associated with better outcomes of benzodiazepine withdrawal (N=57 gabapentin, N=115 no gabapentin). The primary outcomes were hospital length of stay and total amount of benzodiazepines given (lorazepam milligram equivalent). In this retrospective analysis of electronic medical record data, the patients experiencing benzodiazepine withdrawal who received gabapentin as an adjunct to the use of benzodiazepines were administered a smaller amount of benzodiazepines and had a shorter length of hospital stay relative to the comparison group who did not receive adjunctive gabapentin. These results suggest the potential use of gabapentin as an adjunct to the use of benzodiazepines for treating benzodiazepine withdrawal. The limitations of this study included a small sample size and variability in medication management strategies across the sample.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».