Measuring level of agreement between values obtained by directly measured blood pressure and ultrasonic Doppler flow detector in cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if blood pressure measured with an ultrasonic Doppler flow detector (Doppler) is in good agreement with directly measured blood pressures in anesthetized cats. DESIGN: Prospective observational study. SETTING: University veterinary teaching hospital. ANIMALS: Thirty-nine cats undergoing routine neutering. INTERVENTIONS: Cats were divided into 2 groups; 19 cats enrolled in Group A had a 24-Ga catheter inserted into a dorsal pedal artery; 20 cats in Group B had a 20-Ga catheter placed in a femoral artery. In both groups, systolic, diastolic, and mean arterial pressures were directly measured using a validated pressure measurement system. Indirect values were compared against direct blood pressure measurements. RESULTS: There was no difference between groups. Overall, there was poor agreement with a significant bias observed between Doppler and directly measured blood pressures. For the systolic arterial pressure the bias was -8.8 with limits of agreements (LOA) of -39.3 and 21.7. For the mean arterial pressure, the bias was 14.0 with LOA of -13.9 and 41.9. For the diastolic arterial pressure, the bias was 27.9 with LOA of -4.4 and 60.2. Methodology, weight, sex, and replicates did not have a significant effect on the difference between indirect and direct measurements in any model. CONCLUSIONS: Results suggest poor agreement between Doppler values and directly measured blood pressures in anesthetized cats. Use of Doppler in cats could be misleading and readings should be interpreted with caution in a clinical context.
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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 | 0,015 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».