Effects of stylet-in versus stylet-out collection of cerebrospinal fluid from the cisterna magna on contamination of samples, sample quality, and collection time
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate safety of stylet-in and stylet-out techniques for collection of CSF from the cisterna magna and to assess whether there were differences between techniques with regard to contamination of samples, sample quality, and efficiency of collection. ANIMALS: 10 adult purpose-bred research Beagles. PROCEDURES: A prospective crossover study was conducted. Preanesthetic physical and neurologic examinations and hematologic analyses were performed. Dogs were anesthetized, and collection of CSF samples from the cisterna magna by use of a stylet-in or stylet-out technique was performed. Two weeks later, samples were collected with the other sample collection technique. Samples of CSF were processed within 1 hour after collection. RESULTS: Cellular debris was detected in higher numbers in stylet-in samples, although this did not affect sample quality. The stylet-out technique was performed more rapidly. No adverse effects were detected for either technique. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Both techniques could be safely performed in healthy anesthetized dogs. The stylet-out technique was performed more rapidly and yielded a sample with less cellular debris. Both techniques can be used in clinical practice to yield CSF samples with good diagnostic quality.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».