Agreement of 2 electrolyte analyzers for identifying electrolyte and acid-base disorders in sick horses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Use of different analyzers to measure electrolytes in the same horse can lead to different interpretation of acid-base balance when using the simplified strong ion difference (sSID) approach. Objective Investigate the level of agreement between 2 analyzers in determining electrolytes concentrations, sSID variables, and acid-base disorders in sick horses. Animals One hundred twenty-four hospitalized horses. Methods Retrospective study using paired samples. Electrolytes were measured using a Beckman Coulter AU480 Chemistry analyzer (PBMA) and a Nova Biomedical Stat Profile (WBGA), respectively. Calculated sSID variables included strong ion difference, SID4; unmeasured strong ions, USI; and total nonvolatile buffer ion concentration in plasma (Atot). Agreement between analyzers was explored using Passing-Bablok regression and Bland-Altman analysis. Kappa (κ) test evaluated the level of agreement between analyzers in detecting acid-base disorders. Results Methodologic differences were identified in measured Na+ and Cl− and calculated values of SID4 and USI. Mean bias (95% limits of agreement) for Na+, Cl−, SID4, and USI were: −1.2 mmol/L (−9.2 to 6.8), 4.4 mmol/L (−4.4 to 13), −5.4 mmol/L (−13 to 2), and −6.2 mmol/L (−14 to 1.7), respectively. The intraclass correlation coefficient for SID4 and USI was .55 (95%CI: −0.2 to 0.8) and .2 (95%CI: −0.15 to 0.48), respectively. There was a poor agreement between analyzers for detection of SID4 (κ = 0.20, 95%CI, 0.1 to 0.31) or USI abnormalities (κ = −0.04, 95%CI, −0.11 to 0.02). Conclusions and Clinical Importance Differences between analyzer methodology in measuring electrolytes led to a poor agreement between the diagnosis of acid-base disorders in sick horses when using the sSID approach.
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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 | 0,019 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».