Evaluation of thrombelastographic platelet‐mapping in healthy cats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thrombelastography (TEG) permits analysis of clot formation but it is not specific for platelet activity. TEG PlateletMapping (TEG-PM) is a modification of TEG that uses adenosine diphosphate (ADP) and arachidonic acid (AA) as platelet agonists to define the contribution of platelets to clot formation. OBJECTIVES: The objectives of this study were to determine values for TEG-PM in healthy cats and the interassay variation of TEG-PM. METHODS: TEG-PM analysis was performed on blood specimens collected from 12 healthy cats and was repeated using a second blood specimen collected 2 hours later. Maximum amplitudes generated by thrombin (MA(thrombin)), fibrin (MA(fibrin)), ADP-stimulated platelet activity (MA(ADP)), and AA-stimulated platelet activity (MA(AA)) were recorded. RESULTS: Mean ± SD for MA(thrombin) was 51.1 ± 8.5 mm, for MA(fibrin) was 32.3 ± 17.7 mm, for MA(ADP) was 32.3 ± 15.0 mm, and for MA(AA) was 24.5 ± 12.2 mm. Mean MA(ADP) and MA(fibrin) were not significantly different, whereas mean MA(AA) was significantly lower than mean MA(fibrin). Results from the first and second specimens were not significantly different. Correlation between the first and second specimens was moderate for MA(thrombin), MA(fibrin), and MA(ADP), but was poor for MA(AA). A high degree of variability (coefficient of variation 47.7-60.0%) was observed for MA(fibrin), MA(ADP), and MA(AA). CONCLUSIONS: As MA(ADP) and MA(AA) (AA) were the same as or lower than MA(fibrin), a valid baseline to determine platelet-stimulated clot formation could not be established. Considerable interassay variation and wide intervals for MA(fibrin), MA(ADP), and MA(AA) values in this study indicate that TEG-PM should be used cautiously in feline patients. Several preanalytical factors should be examined in further detail.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».