1370: EVALUATION OF PATIENT CHARACTERISTICS ASSOCIATED WITH PHENOBARBITAL USE FOR ACUTE ALCOHOL WITHDRAWAL
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Phenobarbital (PHB) is used in patients with contraindications to benzodiazepines (BZD) or as an adjunct to BZD for those at risk for developing severe alcohol withdrawal syndrome (AWS). There is a lack of studies identifying the ideal population who may benefit from PHB use. While there is no guideline for PHB use at our institution, there has been a growing level of comfort with its use. The goal of this study was to identify shared characteristics among patients who received PHB for AWS to inform the development of a guideline. Methods: A retrospective chart review was conducted in patients who received BZD alone or BZD with PHB for AWS between July 2019 to June 2022. Key exclusion criteria included receiving BZD or PHB for indications besides AWS, concomitant BZD or opioid withdrawal, and intubation prior to admission. The primary objective was to compare characteristics of patients receiving PHB vs BZD alone. Key clinical endpoints included development of new AWS-related complications and incidence of treatment-related sedation requiring medication interruption. Results: Of 300 patients included, 100 (33%) received PHB and 200 (67%) received BZD alone. Patients receiving PHB were more likely to have prior admissions for AWS (49.0% vs 18.5%, p< 0.001). Additionally, patients in the PHB group had higher mean Clinical Institute Withdrawal Assessment of Alcohol Scale, Revised (CIWA-Ar) score (12.2 vs 8.5, p< 0.001) and higher mean Prediction of Alcohol Withdrawal Severity Scale (PAWSS) score (5.1 vs 3.7, p< 0.001) on presentation vs those receiving BZD alone. Patients in the PHB group also had higher incidence of history of alcohol withdrawal delirium (56.7% vs 30.5%, p< 0.001) and alcohol withdrawal seizures (41.9% vs 18.0%, p< 0.001) vs those in the BZD alone group. There was no significant difference in development of new AWS-related complications between the two groups (p=0.724), however patients receiving PHB had higher incidence of treatment-related sedation requiring medication interruption (10.0% vs 2.5%, p=0.019). Conclusions: Practitioners were more likely to use PHB in patients with higher PAWSS score on admission or those with risk factors for severe AWS including history of AWS-related delirium or seizures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».