Ibuprofen-Induced Renal Tubular Acidosis: Case Report on a Not-So-Basic Clinical Conundrum
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Renal tubular acidosis (RTA) is a cause of non-anion gap metabolic acidosis (NAGMA) that is infrequently diagnosed and is due to various underlying etiologies that impair the kidney's ability to retain bicarbonate or excrete acid. Ibuprofen is an over-the-counter non-steroidal anti-inflammatory medication that is used by patients widely for a variety of reasons. Although it is well known that ibuprofen and other non-steroidal anti-inflammatory drugs may have nephrotoxic effects, the role of ibuprofen as a cause of RTA and hypokalemia is not well recognized. Presenting Concerns: A 66-year-old man with chemotherapy-treated lymphoma in remission and ongoing heavy ibuprofen use for chronic pain presented to hospital with a 1-week history of increasing lethargy and otherwise unremarkable review of systems. Investigations showed acute kidney injury, hypokalemia, hyperchloremia, and NAGMA with elevated urinary pH and positive urine anion gap. Diagnoses: The final diagnosis of distal RTA secondary to ibuprofen was made after ruling out gastrointestinal bicarbonate loss and additional secondary causes of RTA, including other medications, autoimmune conditions, and obstructive uropathy. Interventions: The patient was admitted and treated with intravenous sodium bicarbonate for 24 hours with correction of hypokalemia via oral supplementation. His ibuprofen-containing medication was discontinued. Outcomes: His acute kidney injury and electrolyte abnormalities resolved within 48 hours of initiating treatment with concurrent resolution of his lethargy. He was discharged home and advised to stop taking ibuprofen. Lessons Learned: We report a case of patient with hypokalemia and NAGMA secondary to ibuprofen and highlight the importance of monitoring for this side effect in patients taking ibuprofen.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».