Metal phosphide poisoning in a disaster‐stricken area. Can early hemodialysis improve outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phosphide metal poisoning results in tens of thousands of fatalities per year worldwide. The mortality in critically ill patients often exceeds 50%. The available treatment is supportive and there is no antidote. Dialysis is recommended to treat advanced complications but has not been prescribed early in the process. In this study we report our experience in using dialysis in the early hours of presentation of the patients and suggest it can favorably improve the prognosis. We also draw attention to the risk of suicide under conditions of chronic conflict such as those in northwestern Syria, and to the lack of necessary mental health support for patients after suicide attempts. METHODS: Retrospective review of records of patients poisoned with aluminum phosphide and admitted to critical care facilities in northwestern Syria between July 2022 and June 2023. RESULTS: During the observation period 16 cases were encountered. Suicide was the reason of the poisoning in 15 patients, the median patient age was 18 years and over two thirds of the patients were female. Early dialysis was used in 11 patients who were critically ill and their mortality rate was 18%. CONCLUSIONS: Phosphide metal poisoning is common in the disasters stricken area of northwestern Syria. Most cases are suicidal and impact young females. Early dialytic interventions may favorably impact the outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».