Reproducibility, stability, and biological variability of thrombin generation using calibrated automated thrombography in healthy dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thrombin plays a central role in hemostasis and thrombosis. Calibrated automated thrombography (CAT), a thrombin generation assay, may be a useful test for hemostatic disorders in dogs. OBJECTIVES: To describe CAT results in a group of healthy dogs, and assess preanalytical variables and biological variability. ANIMALS: Forty healthy dogs were enrolled. METHODS: Lag time (Lag), time to peak (ttpeak), peak thrombin generation (peak), and endogenous thrombin potential (ETP) were measured. Direct jugular venipuncture and winged-needle catheter-assisted saphenous venipuncture were used to collect samples from each dog, and results were compared between methods. Sample stability at -80°C was assessed over 12 months in a subset of samples. Biological variability of CAT was assessed via nested ANOVA using samples obtained weekly from a subset of 9 dogs for 4 consecutive weeks. RESULTS: Samples for CAT were stable at -80°C over 12 months of storage. Samples collected via winged-needle catheter venipuncture showed poor repeatability compared to direct venipuncture samples; there was also poor agreement between the 2 sampling methods. Intra-individual variability of CAT parameters was below 25%; inter-individual variability ranged from 36.9% to 78.5%. CONCLUSIONS: Measurement of thrombin generation using CAT appears to be repeatable in healthy dogs, and samples are stable for at least 12 months when stored at -80°C. Direct venipuncture sampling is recommended for CAT. Low indices of individuality suggest that subject-based reference intervals are more suitable when interpreting CAT results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | medium |
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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».