Tigecycline and Hypoglycemia, When and How?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe the clinical characteristics of hypoglycemia that develop with tigecycline therapy and to review and summarize the current evidence of this uncommonly occurring metabolic adverse effect of tigecycline therapy. Underlying risk factors and potential mechanisms are also discussed. Data source: A 3-phase literature search was performed. In phase 1, the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) Library, MEDLINE, and Embase electronic databases were searched for hypoglycemia and tigecycline, published from inception until August 2023. In phase 2, MEDLINE was searched for tigecycline randomized controlled trials and results were manually screened for hypoglycemia. In phase 3, the US Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System public dashboard was searched for reports on tigecycline and hypoglycemia from June 2005 until July 2023. Study selection and data extraction: Relevant English-language citations and those conducted in humans were considered. Relevance to patient care and clinical practice: Hypoglycemia of various causes is an independent mortality risk. This review raises awareness among clinicians about the possibility of hypoglycemia with tigecycline therapy. Conclusion: Data on tigecycline-related hypoglycemia are scarce. Hypoglycemia may occur at any time during tigecycline therapy and can be severe and persist for days after tigecycline cessation. Renal dysfunction or renal replacement therapy may predispose to severe hypoglycemia during tigecycline therapy. Tigecycline-related hypoglycemia may develop in patients with or without diabetes mellitus and appears independent of insulin or antidiabetic agents. Intravenous dextrose showed efficacy in the restoration of euglycemia. Studies are needed to determine whether tigecycline-related hypoglycemia is iatrogenic or spontaneous.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».