Clinicopathologic variables associated with hypokalemia in lactating dairy cows with abomasal displacement or volvulus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify potential mechanisms for hypokalemia in dairy cows with left-displaced abomasum (LDA), right-displaced abomasum (RDA), or abomasal volvulus (AV). DESIGN: Retrospective analysis of clinicopathologic data from 2 convenience samples of cows. SAMPLE: 112 lactating dairy cows with AV (group 1); 1,332 lactating dairy cows (group 2) with LDA (n = 1,160) or RDA or AV (172). PROCEDURES: Data were analyzed via Spearman ρ and multivariate stepwise regression. RESULTS: 78 of 112 (70%) group 1 cows were hypokalemic (mean serum potassium concentration, 3.5 mEq/L; reference range, 3.9 to 5.8 mEq/L). For group 1 cows, serum chloride concentration had the strongest positive association with serum potassium concentration, and serum potassium concentration was negatively associated with plasma bicarbonate and serum glucose, creatinine, and urea concentrations. Six hundred thirty-six of 1,160 (55%) of group 2 cows with LDA were hypokalemic (mean serum potassium concentration, 3.7 mEq/L). Ninety-two of 172 (53%) group 2 cows with RDA or AV were hypokalemic (mean serum potassium concentration, 3.8 mEq/L). For group 2 cows, serum chloride concentration had the strongest positive association with serum potassium concentration, and serum potassium concentration was negatively associated with indices of feed intake (serum bilirubin concentration) and hydration status. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggested hypokalemia was associated with hypochloremia, alkalemia, low feed intake with high amount of milk produced, hypovolemia, and hyperglycemia in lactating dairy cows. Treatment of hypokalemia should include surgical correction of abomasal displacement, increased dietary potassium intake via dietary dry matter intake or oral administration of KCl, and correction of hypochloremia, alkalemia, metabolic alkalosis, and dehydration.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».