Prognostic Value and Development of a Scoring System in Horses With Systemic Inflammatory Response Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite its widespread use in equine medicine, the clinical value of the systemic inflammatory response syndrome (SIRS) concept in horses remains unknown. OBJECTIVES: To study the prognostic value of measures of SIRS in horses and identify the best model of severe SIRS to predict outcome. ANIMALS: A total of 479 consecutive adult horse emergency admissions to a private primary referral practice. METHODS: Prospective observational study. All adult horses admitted for emergency treatment over the study period were included. Multivariate logistic regression and stepwise model selection were used. RESULTS: Each of the 4 SIRS criteria was associated with outcome in this population. Thirty-one percent of emergency cases had 2 or more abnormal SIRS criteria on admission and were defined as SIRS cases. SIRS was associated with increased odds of death (odds ratio [OR] = 8.22; 95% CI, 4.61-15.18; P < .001), an effect mainly found for acute gastrointestinal cases. SIRS cases were assigned a SIRS score of 2, 3, or 4, according to the number of abnormal SIRS criteria fulfilled on admission, and SIRS3 and SIRS4 cases had increased odds of death compared to SIRS2 cases (OR = 4.45; 95% CI, 1.78-11.15; P = .002). A model of severe SIRS including the SIRS score, blood lactate concentration, and color of the mucous membranes best predicted outcome in this population of horses. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Systemic inflammatory response syndrome is associated with an increased risk of death in adult horses presenting with acute gastrointestinal illnesses. The model of severe SIRS proposed in this study could be used to assess the status and prognosis of adult equine emergency admissions.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».