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Enregistrement W2931133684 · doi:10.12968/coan.2019.24.4.212

Canine infective endocarditis

2019· article· en· W2931133684 sur OpenAlexaboutno aff
Nora Romero‐Fernández, Valentina Palermo

Notice bibliographique

RevueCompanion animal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfective endocarditisEndocardiumEndocarditisBartonellaMedicineSepsisMicrobiologyBlood cultureBiologyAntibioticsImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canine infective endocarditis is defined as an infection of the endocardium, commonly involving one or more heart valves and leading to proliferative (vegetative) or erosive lesions. Prerequisites for development of infective endocarditis include endocardial damage, formation of a sterile vegetative lesion or coagulum, presence of bacteraemia and microorganism adherence to the coagulum. Predisposing factors include any that may facilitate meeting the prerequisites, including congenital heart disease, extra-oral infections and immunosuppression, amongst others. Large, male, middle-aged and purebred dogs may be overrepresented, in particular Labrador Retrievers, Golden Retrievers, Boxers and German Shepherd Dogs. Typically caused by bacteria, the most common isolates include Streptococcus spp., Staphylococcus spp., Gram-negative rods (particularly Escherichia coli) and Bartonella spp. Blood culture can have low sensitivity, with up to 70% of cultures being negative. Bartonella spp. are increasingly being recognised as a cause of culture-negative aortic infective endocarditis. The preferred method of diagnosis in vivo is echocardiography, with a reported sensitivity of 87.5%. The prognosis is guarded despite appropriate treatment, and some negative prognostic factors have been identified.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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