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Enregistrement W1997364222 · doi:10.1071/rdv27n1ab161

161 COMPARISON OF DIFFERENT DIAGNOSTIC METHODS IN EQUINE ENDOMETRITIS

2014· article· en· W1997364222 sur OpenAlexaff
Tracey Chenier, Mariana Diel de Amorim, Robert A. Foster, Amy Hill, Theresa Hayes, Elizabeth L. Scholtz, Cathy Gartley

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndometritisMedicineBiopsyEndometrial biopsyCytologyGold standard (test)InfertilityPopulationGynecologyHistopathologyObstetricsGastroenterologyPathologyInternal medicineBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prolonged endometritis is the most common cause of infertility in mares causing great economic impact. Many mares fail to be diagnosed with endometritis despite the availability of different diagnostic tests. Therefore, the purpose of this study was to compare endometrial swab, low-volume lavage (LVL) and endometrial biopsy as diagnostic methods for endometritis and to report the prevalence of this disease in a referral practice population. Fifty-one mares presenting for routine breeding or infertility work-up were examined by transrectal ultrasonography, before collecting samples for endometrial culture and cytology. Seven of the 51 mares had all the tests except endometrial biopsy. A mare was classified positive for endometritis if she demonstrated two or more of the following 5 criteria on a checklist (new gold standard; NGS): (1) abnormal clinical findings (any of uterine fluid on ultrasound, or excessive oedema for follicular size, or history of subfertility); (2) abnormal gross character of the LVL fluid: (cloudy, discolored, debris) before centrifugation; (3) positive endometrial cytology (=1 neutrophil per high power field, or =1% (1 : 100) neutrophil to epithelial cell ratio on cytology); (4) bacterial growth on culture of the LVL pellet; and (5) histological evidence of inflammation (acute, chronic, and mixed) detected on endometrial biopsy. Data were analysed via kappa coefficient (k) and frequencies were calculated for sensitivity and positive predictive value (PPV) with biopsy being the gold standard and compared to the NGS. Endometritis was diagnosed in 35/44 (79.5%) mares by biopsy (5/35 had acute endometritis, 12/35 had chronic; 18/35 had a combination of acute and chronic endometritis). Based on the endometritis criteria (2/5 items on the checklist), 33/51 (64.7%) mares were diagnosed to have endometritis. All 11 of the barren mares were diagnosed by the checklist, while two of these 11 mares had no evidence of endometritis by biopsy, but had clinical signs or cloudy efflux. The character of the endometrial flush was 45% sensitive (k = 0.046), while culture was 22% sensitive, when compared to endometrial biopsy. When each criterion for endometritis was compared against the NGS, endometrial biopsy was the most sensitive diagnostic method (sensitivity = 86%). Abnormal clinical findings showed moderate agreement with the NGS (k = 0.4138), with a sensitivity of 62% and P = 0.0019. Positive endometrial cytology showed similar agreement (k = 0.3761), and sensitivity (sensitivity = 64%, and P = 0.0069). These studies have also shown the importance of using laboratory data in light of clinical findings, since they have shown that no test by itself is sensitive enough to diagnose a mare with subclinical endometritis, and that this disease might be under diagnosed. Since this study was performed in a referral hospital, there may have been a higher prevalence of endometritis than found in general clinical practice. An endometritis checklist could be used in cases where endometrial biopsies are not readily available.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
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