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Enregistrement W4386726580 · doi:10.1080/15563650.2023.2256469

A food product as a potential serious cause of liver injury

2023· article· en· W4386726580 sur OpenAlexaff
Stephanie E. Chan, Christopher A. Smith

Notice bibliographique

RevueClinical Toxicology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiver injuryMedicineDrugMedical prescriptionEpigastric painFood and drug administrationIntensive care medicineInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Drug-induced liver injury can be challenging to diagnose, as it can develop following the use of many prescription and nonprescription medications, herbals, and dietary supplements. Food products may not be routinely considered as a potential cause of hepatotoxicity. We describe the clinical features of two cases of acute liver injury following consumption of a smoothie product. CASE PRESENTATIONS: Two patients independently presented to the hospital with epigastric pain and acute liver injury. Both patients had consumed a new smoothie product in the same month that they presented to the hospital, with a recurrence of acute liver injury with further consumption. A diagnosis of drug-induced liver injury was established after the evaluation excluded other causes of liver injury. It was thought that a natural ingredient in the smoothie, tara flour, was the cause of hepatotoxicity based on prior news reports. Both patients stopped drinking the smoothie product with subsequent normalization of liver enzyme activities and no further recurrence of epigastric pain. CONCLUSION: The diagnosis of drug-induced liver injury largely relies on a compatible history and exclusion of other causes of liver injury. We demonstrate the importance of considering new food products in the differential diagnosis of acute liver injury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,239 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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