A comparison of tissue oxygen saturation measurements by 2 different near‐infrared spectroscopy monitors in 21 healthy dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether a difference exists in tissue oxygen saturation (StO2 ) measurements between 2 near-infrared spectroscopy monitors on the sartorius muscle in healthy dogs. DESIGN: Prospective experimental study. SETTING: University veterinary teaching facility. ANIMALS: Seventeen healthy student volunteered dogs and 4 healthy veterinary medicine teaching dogs. INTERVENTIONS: An Inspectra 650 and INVOS 5100C StO2 probe were simultaneously placed on the medial right and left sartorius muscles of each dog for 2 minutes of real-time recording while standing and in left lateral recumbency. Left and right probe locations were reversed for both standing and lateral measurements. The peak value over the first 30 seconds on the Inspectra was also recorded. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Peak StO2 values on the Inspectra over 30 seconds yielded an average of 89.9 ± 4.8%. There was no significant difference between groups above or below 9 kg, or between male and female dogs. The 2-minute averaged mean for the Inspectra was statistically higher than the INVOS (87.7 ± 5.47% and 64.1 ± 5.51%, respectively). The linear mixed-effects model showed that there is a 1.82% decrease in StO2 when standing compared to left lateral recumbency, which was elicited on both machines. On average, the INVOS underestimated the StO2 by 23.7% compared to the Inspectra. CONCLUSIONS: The INVOS significantly underestimates StO2 when compared to the Inspectra. Given this difference is on average 23.7%, StO2 cut off values used to guide therapy based on Inspectra readings cannot be applied to the INVOS. While there was a statistically significant difference in standing versus lateral positions on both devices, it is unlikely to be clinically significant. Studies using different devices should not be directly compared, and it is important to use the same monitor when taking serial measurements.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».