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Enregistrement W2924335986 · doi:10.1097/pr9.0000000000000722

The effects of aging on hydromorphone-induced thermal antinociception in healthy female cats

2019· article· en· W2924335986 sur OpenAlexaff
Bradley T. Simon, Elizabeth M. Scallan, Beatriz P. Monteiro, Paulo V. Steagall

Notice bibliographique

RevuePAIN Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydromorphoneCATSAnesthesiaMedicineInternal medicineOpioidReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This study aimed to evaluate the effects of aging on hydromorphone-induced thermal antinociception in cats. METHODS: In a prospective, randomized, blinded, controlled design, 10 healthy female cats received each of the following treatments intramuscularly: hydromorphone (0.1 mg/kg) and 0.9% saline (0.05 mL/kg) with a 1-week washout between treatments at 6, 9, and 12 months of age. Skin temperature and thermal thresholds (TTs) were recorded before and up to 12 hours after injection. Data were analyzed using a repeated-measures linear mixed model (α = 0.05). RESULTS: After saline treatment, TT was not significantly different from baseline at any time point for any age group. After hydromorphone treatment, TT was significantly higher than baseline at 6 months for up to 1 hour, and at 9 and 12 months for up to 4 hours. Peak TT at 6, 9, and 12 months were 50.4 ± 2.7, 50.9 ± 2.0, and 53.6 ± 2.0°C at 0.5, 1, and 1 hours, respectively. Mean TT was significantly higher after hydromorphone treatment when compared with saline treatment at 9 and 12 months for up to 4 hours but not at 6 months. Magnitude of antinociception was consistently larger at 12 months when compared with 6 months of age. Hydromorphone provided a shorter duration and smaller magnitude of antinociception at 6 months when compared with 9 and 12 months. CONCLUSION: Pediatric cats may require more frequent dosing of hydromorphone than adults.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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