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Enregistrement W2405170234

Comparison of a human portable glucometer and an automated chemistry analyzer for measurement of blood glucose concentration in pet ferrets (Mustela putorius furo).

2014· article· en· W2405170234 sur OpenAlexaff
Noémie Summa, David Eshar, Bridget Lee-Chow, Sylvain Larrat, Dorothy Cimino Brown

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMustela putoriusConcordanceConcordance correlation coefficientMedicineVenous bloodNuclear medicineChemistryInternal medicinePathologyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared blood glucose concentrations measured with a portable blood glucometer and a validated laboratory analyzer in venous blood samples of 20 pet ferrets (Mustela putorius furo). Correlation and agreement were evaluated with a Bland-Altman plot method and Lin's concordance correlation coefficient. Blood glucose concentrations measured with the laboratory analyzer and the glucometer ranged from 1.9 to 8.6 mmol/L and from 0.9 to 9.2 mmol/L, respectively. The glucometer had a poor agreement and correlation with the laboratory analyzer (bias, -0.13 mmol/L; level of agreement, -2.0 to 3.6 mmol/L, concordance correlation coefficient 0.665). The relative sensitivity and specificity of the portable blood glucometer for detection of hypoglycemia were 100% (95% CI: 66% to 100%) and 50% (95% CI: 20% to 80%), respectively. Positive and negative predictive values were 67% (95% CI: 39% to 87%) and 100% (95% CI: 46% to 100%), respectively. Based on these results, clinicians are advised to be cautious when considering the results from this handheld glucometer in pet ferrets, and blood glucose concentrations should be determined with a laboratory analyzer validated for this species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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