Validation of the handheld Lactate‐Pro analyzer for measurement of blood L‐lactate concentration in cattle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blood L-lactate concentration (LAC) can be used for various diagnostic purposes in cattle. As multiple handheld analyzers for LAC exist, it is important to validate their use in cattle in comparison with reference laboratory blood analyzers. OBJECTIVES: The objectives of this study were to validate the handheld Lactate Pro meter (LacP) including reproducibility, and compare the measurements with the StatProfile (StatP) as a gold standard. In addition, diagnostic sensitivity and specificity, and the impact of HCT on LAC measured by both analyzers were assessed. METHODS: A cohort of 64 cattle with acute medical and surgical conditions was studied. Whole blood samples in heparin lithium tubes were analyzed upon arrival with both StatP and LacP. Twenty-three samples were immediately retested to assess intra-assay coefficient of variation (CV). The HCT values were also recorded. RESULTS: The LAC using LacP was highly correlated with the StatP (r = 0.9736 [95% confidence interval [CI]: 0.9562-0.9841]). The LacP underestimated LAC (mean difference:-0.9 mmol/L, 95% CI:-3.1 mmol/L to 1.3 mmol/L). The intra-assay CV was excellent (4.77%). No significant correlation was observed between LacP or StatP and HCT (P = .39 and .09, respectively). Sensitivity and specificity for LacP were 91.7% (95% CI: 76.4-97.8%) and 100% (83.4-100%, cutoff of 4 mmol/L), and 78.6% (58.5-90.9%) and 100% (87.0-100%, cutoff of 6 mmol/L). CONCLUSIONS: The LacP handheld lactate meter can be used safely and reliably cow-side, although it underestimates LAC value when compared with a standard laboratory analyzer especially for LAC ≥ 10.0 mmol/L. The LAC value was not influenced by HCT in this study.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle