Effects of preoperative administration of ketoprofen on whole blood platelet aggregation, buccal mucosal bleeding time, and hematologic indices in dogs undergoing elective ovariohysterectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine effects of preoperative administration of ketoprofen on whole blood platelet aggregation, buccal mucosal bleeding time, and hematologic indices in dogs after elective ovariohysterectomy. DESIGN: Randomized, masked clinical trial. ANIMALS: 22 healthy dogs. PROCEDURE: 60 minutes before induction of anesthesia, 11 dogs were given 0.9% NaCl solution (control), and 11 dogs were given ketoprofen (2 mg/kg [0.9 mg/lb], IM). Thirty minutes before induction of anesthesia, glycopyrrolate (0.01mg/kg [0.005 mg/lb]), acepromazine (0.05 mg/kg [0.02 mg/lb]), and butorphanol (0.2 mg/kg 10.09 mg/lb]) were given IM to all dogs. Anesthesia was induced with thiopental (5 to 10 mg/kg [2.3 to 4.5 mg/lb], IV) and maintained with isoflurane (1 to 3%). Ovariohysterectomy was performed and butorphanol (0.1 mg/kg [0.05 mg/lb], IV) was given 15 minutes before completion of surgery. Blood samples for measurement of variables were collected at intervals before and after surgery. RESULTS: In dogs given ketoprofen, platelet aggregation was decreased 95 +/- 10% and 80 +/- 35% (mean +/- SD) immediately after surgery and 24 hours after surgery, respectively, compared with preoperative values. At both times, mean values in dogs given ketoprofen differed significantly from those in control dogs. Significant differences between groups were not observed for mucosal bleeding time or hematologic indices. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Preoperative administration of ketoprofen inhibited platelet aggre gation but did not alter bleeding time. Ketoprofen can be given before surgery to healthy dogs undergoing elective ovariohysterectomy, provided that dogs are screened for potential bleeding problems before surgery and monitored closely after surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».