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Enregistrement W4408856094 · doi:10.1016/j.hmedic.2025.100189

Mad honey intoxication: A case report from eastern Nepal

2025· article· en· W4408856094 sur OpenAlexaboutno aff
Akash Roy, Sumit Kumar Singh, Suman Rijal, Anjan Nepali

Notice bibliographique

RevueMedical Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyTraditional medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mad honey poisoning, caused by ingestion of honey contaminated with grayanotoxins from specific rhododendron species, poses health risks in regions like Nepal, Turkey, Canada, and Japan. Grayanotoxins bind to sodium channels, leading to prolonged depolarisation and causing bradycardia and hypotension. Historically used in traditional medicine, mad honey’s recent recreational consumption has increased, leading to cases of intoxication from excessive use. We report a case of mad honey poisoning in a 53-year-old woman who consumed approximately 30 mL of honey bought from eastern Nepal, presenting with drowsiness, bradycardia, and hypotension. Despite initial stabilization with atropine, hydrocortisone, and fluid resuscitation, her condition required prolonged monitoring for 72 h. This case highlights the need to consider mad honey poisoning in patients presenting with altered sensorium or unexplained hypotension, even outside endemic regions. Efforts to raise public awareness, regulate honey sales, and improve diagnostic capabilities are essential to prevent and manage future cases. Further studies on toxin variability and rhododendron species in Nepal are also needed. • Rare case of mad honey poisoning reported from eastern Nepal. • Bradycardia and hypotension followed ingestion of 30 mL of contaminated honey. • Managed with atropine, hydrocortisone, and prolonged monitoring for 72 h. • Public health awareness and regulation critical to prevent future intoxications. • Further research needed on toxin variability and rhododendron species in Nepal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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