Clinical utility of serum biochemical variables for predicting acid–base balance in critically ill horses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Profiles from serum biochemical analyzers include the concentration of strong electrolytes (including l-lactate), total carbon dioxide (tCO2 ), and total protein. These variables are associated with changes in acid-base balance. Application of physicochemical principles may allow predicting acid-base balance from serum biochemistry without measuring whole blood pH and pCO2 . OBJECTIVES: The purpose of the study was to determine if the acid-base status of critically ill horses could be accurately predicted using variables included in standard serum biochemical profiles. METHODS: Two jugular venous blood samples were prospectively obtained from critically ill horses and foals. Samples were analyzed using a whole blood gas and pH analyzer (BG) and a serum biochemistry multi analyzer system (AMAS). Linear regression, Deming regression, and Bland-Altman plots were used for method comparison and P < .05 was considered significant. RESULTS: Values from 70 horses and foals for Na, K, Cl, and total protein concentrations, and consequently the calculated variables used for acid base interpretation, were different between the AMAS and BG analyzer. Using physicochemical principles, BG results accurately predicted pH, whereas the AMAS results did not when a fixed value for pCO2 was used. CONCLUSIONS: Measurement of pCO2 is required in critically ill horses for accurate prediction of whole blood pH. Differences in the measured values of Na and Cl concentration exist when measured in serum by the AMAS and in whole blood or plasma by BG, indicating that the accurate prediction of whole blood pH is analyzer-dependent. Application of physicochemical principles to plasma or serum provides a practical method to evaluate analyzer accuracy.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».