Notice bibliographique
Résumé
Poisoning occurs after exposure to any of a number of substances, including medicines, which can result in severe toxicity including death. The nephrologist may be involved in poisonings that cause kidney disease and for targeted treatments. The overall approach to the poisoned patient involves the initial acute resuscitation and performing a risk assessment, whereby the exposure is considered in terms of the anticipated severity and in the context of the patient's status and treatments that may be required. Time-critical interventions such as gastrointestinal decontamination ( e.g. , activated charcoal) and antidotes are administered when indicated. The nephrologist is usually involved when elimination enhancement techniques are required, such as urine alkalinization or extracorporeal treatments. There is increasing data to guide decision making for the use of extracorporeal treatments in the poisoned patient. Principles to consider are clinical indications such as whether severe toxicity is present, anticipated, and/or will persist and whether the poison will be significantly removed by the extracorporeal treatment. Extracorporeal clearance is maximized for low-molecular weight drugs that are water soluble with minimal protein binding (<80%) and low endogenous clearance and volume of distribution. The dosage of some antidotes ( e.g. , N-acetylcysteine, ethanol, fomepizole) should be increased to maintain therapeutic concentrations once the extracorporeal treatment is initiated. To maximize the effect of an extracorporeal treatment, blood and effluent flows should be optimized, the filter with the largest surface area selected, and duration tailored to remove enough poison to reduce toxicity. Intermittent hemodialysis is recommended in most cases when an extracorporeal treatment is required because it is the most efficient, and continuous kidney replacement therapy is prescribed in some circumstances, particularly if intermittent hemodialysis is not readily available.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».