Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autonomic dysreflexia (AD) is a frequent complication of spinal cord injury (SCI), though current clinical practice patterns for medication management of this condition are unknown. Correspondingly, it is unclear if national differences in practice patterns exist. OBJECTIVE: To determine trends in current pharmacologic management of AD throughout the Americas. DESIGN: International survey of current physician practice patterns. SETTING: Academic medical center. PARTICIPANTS: Sixty physicians managing patients with SCI and prescribing medications to manage AD. INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: Presence of a formal pharmacologic AD management protocol, first- and second-line medications, patient characteristics influencing pharmacologic management. RESULTS: The majority of physicians (69%) had a formal AD management protocol for inpatient care, with nitroglycerin ointment (82%) being the most common first-line medication. Strong national differences existed regarding the use of nitroglycerin ointment, with 98% of U.S.-based physicians using this as first-line medication and 0% of physicians in Canada or Latin America using this due to recent lack of medication availability. Only 67% of physicians had a preferred second-line medication, with preferences split between hydralazine (48%) and nifedipine (28%). A systolic blood pressure threshold for pharmacologic management was used by 56% of physicians, wheres 26% considered neurological level of injury in decisions to use medications for AD. Heart rate was used by only 5% of physicians in their decision to manage AD with medications. CONCLUSIONS: As of 2023, U.S.-based physicians caring for individuals with SCI largely have formal inpatient protocols in place for medication management of AD, with nearly all relying on nitroglycerin ointment as their first-line medication. In areas outside of the United States where nitroglycerin ointment is unavailable, pharmacologic practice patterns significantly differ.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,010 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».