Multicenter prospective evaluation of dogs with trauma
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
OBJECTIVE: To determine hospital admission variables for dogs with trauma including values determined with scoring systems (animal trauma triage [ATT], modified Glasgow coma scale [MGCS], and acute patient physiologic and laboratory evaluation [APPLE] scores) and the usefulness of such variables for the prediction of outcome (death vs survival to hospital discharge). DESIGN: Prospective, multicenter, cohort study. ANIMALS: 315 client-owned dogs. PROCEDURES: By use of a Web-based data capture system, trained personnel prospectively recorded admission ATT, MGCS, and APPLE scores; clinical and laboratory data; and outcome (death vs survival to discharge) for dogs with trauma at 4 veterinary teaching hospitals during an 8-week period. RESULTS: Cause of injury was most commonly blunt trauma (173/315 [54.9%]) followed by penetrating trauma (107/315 [34.0%]), or was unknown (35/315 [11.1%]). Of the 315 dogs, 285 (90.5%) survived to hospital discharge. When 16 dogs euthanized because of cost were excluded, dogs with blunt trauma were more likely to survive, compared with dogs with penetrating trauma (OR, 8.5). The ATT (OR, 2.0) and MGCS (OR, 0.47) scores and blood lactate concentration (OR, 1.5) at the time of hospital admission were predictive of outcome. Surgical procedures were performed for 157 (49.8%) dogs; surgery was associated with survival to discharge (OR, 7.1). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results indicated ATT and MGCS scores were useful for prediction of outcome for dogs evaluated because of trauma. Penetrating trauma, low blood lactate concentration, and performance of surgical procedures were predictive of survival to hospital discharge. The methods enabled collection of data for a large number of dogs in a short time.
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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 | 0,002 |
| 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