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Enregistrement W4381387015 · doi:10.1017/s1049023x23002315

Management of Uncomplicated Acute Alcohol Intoxication at a Mass Gathering Event: Stop the Intravenous Fluids

2023· article· en· W4381387015 sur OpenAlexaff
Jamie Ranse, Julia Crilly, Gerben Keijzers, Sharon Mickan, Matthew Brendan Munn, Alison Hutton, Amy Sweeny, Michelle Buckland, Laura Hamill, Delany Catherine, Stephanie Rae Hagan

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentMass gatheringEmergency medicineRetrospective cohort studyCohortInternal medicinePublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Uncomplicated acute alcohol intoxication (UAAI) requiring medical management is common at some mass gathering events. Most of the mass gathering literature reporting on medical management involving UAAI are single case studies. The common clinical practice for UAAI at mass gatherings reported in the literature involves intravenous fluids and antiemetics. However, emergency department evidence suggests that administration of intravenous fluids does not enhance patient outcomes, and in some cases extends emergency department length of stay and costs. Method: Using a retrospective cohort design of routinely collected data over a nine-year period (2010-2013 and 2016-2020), this study was set at an annual end-of-year ‘schoolies’ youth mass gathering event. The primary study aim was to determine the intravenous fluid management practices of UAAI at this event. Secondary study outcomes included patient demographic, clinical characteristics, and patient outcomes. Data were analyzed using time series and descriptive statistics. Ethical approval was obtained. Results: In total, 378 patients were identified with UAAI at the event over the nine-year period. The median patient age was 17 years (IQR: 17-18), with 47.2% (n=179) being male. Overall, the median length of stay was 74 minutes (IQR: 40 – 144). Only 7.9% (n=30) patients received intravenous cannulation and 6.3% (n=24) patients received intravenous fluids. Proportionately, the use of intravenous fluids for the management of UAAI decreased over the study years [2010, 28.6%; 2011, 32.1%; 2012, 15.6%; 2013, 6.3%; 2016, 2.6%; 2017, 0%; 2018, 1.8%; 2019, 0%; 2020, 0%]. Conclusion: Some mass gathering events have a higher incidence of UAAI presentations. This is particularly true for those mass gathering events with young adults and at music festivals. Knowledge translation from the emergency department context regarding UAAI clinical management could be applied to the mass gathering event setting. This clinical management should include a conservative approach to the management of UAAI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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