Effect of time until sample analysis on lactate in dogs with shock
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lactate concentrations can increase with hypoperfusion in dogs and could be used as a prognostic indicator in sick dogs. In a busy emergency service, sample evaluation could be delayed. However, sample evaluation delays have been shown to cause lactate concentration increases in healthy dogs. In sick dogs, the magnitude of increased lactate is unknown. The goal of this study was to prospectively evaluate the effect of room temperature storage times on lactate measurements in dogs presenting to an emergency service. METHODS: We evaluated the precision and accuracy of the NOVA Lactate Plus, using standard procedures. To assess the impact of time on lactate concentrations in sick dogs, we prospectively enrolled dogs presenting to an emergency service. Lactate concentrations were measured at six time points using samples stored at room temperature. A Friedman test, followed by a Wilcoxon rank test with a Bonferroni correction was used to evaluate time points. RESULTS: of .98, and a mean bias of 0.26 in 50 canine samples. Precision was acceptable, with a percent coefficient of variation of 5.39. Statistically significant increases in lactate concentrations were found at all time points over baseline (P = .008). CONCLUSIONS: In as little as 7.5 minutes, lactate concentrations increased significantly in samples stored at room temperature. Dogs with lower initial lactate concentrations had had higher increases in lactate concentration percentages over 90 minutes.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».