Feasibility, complications, and quality of visualization using video capsule endoscopy in 40 dogs with overt or questionable gastrointestinal bleeding
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prospective studies describing video capsule endoscopy (VCE), its feasibility, and complications in dogs are limited. OBJECTIVE: To assess VCE, quality of visualization, complications, and risk factors for incomplete studies in dogs with overt or questionable gastrointestinal bleeding (GIB). ANIMALS: Forty dogs with overt or questionable GIB. METHODS: Prospective, multicenter, interventional study. From August 2017 to March 2020, dogs were examined by VCE (ALICAM) because of overt or questionable GIB. Reported outcomes included diagnostic results of VCE study, quality of visualization, and complications. Risk factors for incomplete studies were evaluated using logistic regression. RESULTS: In total, 40 dogs (13 overt, 27 questionable GIB) were included. The capsules were administered PO in 29 and endoscopically in 11 dogs (6 duodenum, 5 stomach). One capsule was not retrieved. In 24 of 39 recordings, bleeding lesions were identified (10 overt GIB, 14 questionable GIB). Overall, the quality of visualization was poor to limited in the stomach and colon, and adequate to good in the small intestine. The most common complication was an incomplete study in 15/39 studies, particularly after oral administration (13/28). Risk factors for incomplete study after oral administration included administration of simethicone or opioids, chronic enteropathy, and capsule gastric transit time >6 hours. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Video capsule endoscopy can be used to diagnose a variety of lesions causing bleeding in the gastrointestinal tract of dogs with questionable GIB. Incomplete studies are the most common complications in dogs after oral administration of capsules.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».