Evaluation of conjunctival graft procedures and factors that lead to graft complications in canine cases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the complications of conjunctival graft surgery occurring in cases at a referral ophthalmic service and evaluate factors that lead to occurrence of complications in canine cases. METHODS: A retrospective case-control study was completed using data from the Veterinary Medical Center at the Western College of Veterinary Medicine, Saskatoon, Canada, between May 2015 and March 2020. Case records from dogs that underwent conjunctival pedicle graft surgery and subsequently either did or did not develop a conjunctival graft complication were reviewed. RESULTS: One hundred and six dogs undergoing conjunctival graft surgeries were identified. Sixteen conjunctival graft complications occurred, of which, eight led to negative outcomes. Univariable analysis comparing canine eyes that developed complications to control eyes revealed potential (p ≤ .05) differences between the groups in post-operative fluoroquinolone use, Streptococcus canis isolation, intraoperative intravenous cefazolin use, corneal stromal white cell infiltrate, and mean ulcer diameter. The use of intraoperative cefazolin could not be effectively evaluated with available data; however, no dogs (n = 22) receiving intraoperative cefazolin developed complications. Multivariable analysis revealed that dogs that were treated with a second-generation fluoroquinolone and that had S. canis isolated had higher odds of experiencing complications than dogs that were not treated with a second-generation fluoroquinolone and that were S. canis negative (Odds ratio = 64.7 [95% CI 6.3-669], p < .0001). CONCLUSIONS: Streptococcus species played a role in conjunctival graft complications in our study. Empiric selection of second-generation fluoroquinolone monotherapy may need reconsideration given the frequent isolation of Streptococcus spp. from canine ulcers. The use of intraoperative cefazolin may be associated with a lower complication rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».