Comparison of the standard predictive equation for calculation of resting energy expenditure with indirect calorimetry in hospitalized and healthy dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the level of clinical agreement between 2 methods for the measurement of resting energy expenditure (REE). DESIGN: Prospective case series. ANIMALS: 77 dogs. PROCEDURE: Oxygen consumption (Vo2) and CO2 production (Vco2) were measured with an open-flow indirect calorimeter in healthy (n = 10) and ill (67) dogs. Measurements were collected at 3 time periods on 2 days. The Vo2 and the Vco2 measurements were then used to calculate the REE values. RESULTS: Mean values of measured (MREE) and predicted (PREE) REEs in healthy dogs and a dog with medical illnesses or trauma were not significantly different. There was a significant difference on day 2 between the MREE and PREE in the group of dogs recovering from major surgery. More importantly, there was significant variation between the PREE and MREE on an individual-dog basis. The PREE only agreed to within +/- 20% of the MREE in 51% to 57% of the dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: The level of agreement between these two methods for determining the 24-hour REE was poor in individual dogs. The level of disagreement between the 2 methods indicates that these methods may not be used interchangeably in a clinical setting. Measurement of REE by use of indirect calorimetry may be the only reliable method of determining REE in an individual ill or healthy dog.
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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 | 0,011 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».