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Enregistrement W2016570118 · doi:10.2460/javma.241.11.1471

Long-term outcome of cats and dogs with acute kidney injury treated with intermittent hemodialysis: 135 cases (1997–2010)

2012· article· en· W2016570118 sur OpenAlexaff
Adam E. Eatroff, Cathy Langston, Serge Chalhoub, Karen Poeppel, Eleonora Mitelberg

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Veterinary Medical Association · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCATSMedicineConfidence intervalAcute kidney injuryHemodialysisMedical recordRetrospective cohort studySurvival rateSurvival analysisSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the long-term outcome for small animal patients with acute kidney injury (AKI) treated with intermittent hemodialysis (IHD). DESIGN: Retrospective case series. ANIMALS: 42 cats and 93 dogs treated with IHD for AKI. PROCEDURES: Medical records of cats and dogs treated with IHD for AKI from January 1997 to October 2010 were reviewed. Standard methods of survival analysis with Kaplan-Meier product limit curves were used. The log-rank, Mann-Whitney, and Kruskal-Wallis tests were used to determine whether outcome, number of IHD treatments, or duration of hospitalization was different when dogs and cats were classified according to specific variables. RESULTS: The overall survival rate at the time of hospital discharge was 50% (21/42) for cats and 53% (49/93) for dogs. The overall survival rate 30 days after hospital discharge was 48% (20/42) for cats and 42% (39/93) for dogs. The overall survival rate 365 days after hospital discharge was 38% (16/42) for cats and 33% (31/93) for dogs. For all-cause mortality, the median survival time was 7 days (95% confidence interval, 0 to 835 days) for cats and 9 days (95% confidence interval, 0 to 55 days) for dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Cats and dogs with AKI treated with IHD have survival rates similar to those of human patients. Although there was a high mortality rate prior to hospital discharge, those patients that survived to discharge had a high probability of long-term survival.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations47
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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