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Enregistrement W4250620345 · doi:10.7287/peerj.8967v0.2/reviews/1

Peer Review #1 of "Clinical applicability of the Feline Grimace Scale: real-time versus image scoring and the influence of sedation and surgery (v0.2)"

2020· peer-review· en· W4250620345 sur OpenAlexaff
Marina C. Evangelista, Javier Benito, Beatriz P. Monteiro, Ryota Watanabe, Graeme M. Doodnaught, Daniel Pang, Paulo V. Steagall

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedationScale (ratio)MedicineAnesthesiaCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background.The Feline Grimace Scale (FGS) is a facial expression-based scoring system for acute pain assessment in cats with reported validity using image assessment.The aims of this study were to investigate the clinical applicability of the FGS in real-time when compared with image assessment, and to evaluate the influence of sedation and surgery on FGS scores in cats.Methods.Sixty-five female cats (age: 1.37 ± 0.9 years and body weight: 2.85 ± 0.76 kg) were included in a prospective, randomized, clinical trial.Cats were sedated with intramuscular acepromazine and buprenorphine.Following induction with propofol, anesthesia was maintained with isoflurane and cats underwent ovariohysterectomy (OVH).Pain was evaluated at baseline, 15 minutes after sedation, and at 0.5, 1, 2, 3, 4, 6, 8, 12 and 24 hours after extubation using the FGS in real-time (FGS-RT).Cats were video-recorded simultaneously at baseline, 15 minutes after sedation, and at 2, 6, 12, and 24 hours after extubation for subsequent image assessment (FGS-IMG), which was performed six months later by the same observer.The agreement between FGS-RT and FGS-IMG scores was calculated using the Bland & Altman method for repeated measures.The effects of sedation (baseline versus 15 minutes) and OVH (baseline versus 24 hours) were assessed using linear mixed models.Responsiveness to the administration of rescue analgesia (FGS scores before versus one hour after) was assessed using paired ttests.Results.Minimal bias (-0.057) and narrow limits of agreement (-0.351 to 0.237) were observed between the FGS-IMG and FGS-RT.Scores at baseline (FGS-RT: 0.16 ± 0.13 and FGS-IMG: 0.14 ± 0.13) were not different after sedation (FGS-RT: 0.2 ± 0.15, p = 0.39 and FGS-IMG: 0.16 ± 0.15, p = 0.99) nor at 24 hours after extubation (FGS-RT: 0.16 ± 0.12, p = 0.99 and FGS-IMG: 0.12 ± 0.12, p = 0.96).Thirteen cats required rescue analgesia; their FGS scores were lower one hour after analgesic administration (FGS-RT: 0.21 ± 0.18 and FGS-IMG: 0.18 ± 0.17) than before (FGS-RT: 0.47 ± 0.24, p = 0.0005 and

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2160,104

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,368 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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