Methodology‐related pseudohyperkalemia associated with marked muscle enzyme leakage in a dog
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As hyperkalemia may be life‐threatening, it is critical to recognize artifactually increased potassium concentrations. Pseudohyperkalemia may occur in myopathies when using the VetScan2 analyzer (VS2), but the degree of pseudohyperkalemia and relationships relative to creatine kinase activity (CK) are unknown. Objectives We aimed to determine what degree of muscle enzyme leakage, as reflected by increased serum CK activity, results in cases with falsely elevated potassium concentrations when measured by the VS2. We also sought to establish if a linear relationship exists between potassium concentrations measured by the VS2 and CK activity. Methods Serum samples from dogs with increased CK activity and with CK activity within the reference interval and without clinically relevant biochemical alterations were used to create diluted samples having various CK activities. Potassium concentrations and CK activities were determined on VS2 and Cobas c501 (Cobas) analyzers. Wilcoxon signed rank, Bland–Altman, and Passing‐Bablok analyses were used to compare potassium concentrations generated by the VS2 and Cobas analyzers. Least squares regression analysis was performed to evaluate if a linear relationship exists between VS2 potassium concentrations and Cobas CK activities. Results Potassium concentrations from the VS2 were higher (median and standard deviation (SD) = 5.2 +/− 0.46 mmol/L) than those from the Cobas analyzer (4.4 +/− 0.35 mmol/L; P < 0.000), and a positive mean bias was found (mean difference = 0.774 mmol/L; 95% Confidence Interval (CI) = 0.706–0.842; limits of agreement = 0.21–1.34). Passing‐Bablok regression showed a positive proportional bias for potassium concentrations on the VS2 compared with paired Cobas results (Slope = 1.328; 95% CI = 1.100–1.500) but did not reveal systematic bias (Intercept = −0.714; 95% CI = −1.46–0.265). Least squares regression analysis showed a poor non‐significant relationship ( R 2 = 0.19) between potassium measured by the VS2 and CK measured by the Cobas analyzer. Conclusions A defined threshold value of CK activity at which potassium concentration begins to falsely increase when measured on the VS2 was not established as data widely varied. A poor non‐significant relationship between potassium concentrations and CK activities did not allow prediction of the threshold at which falsely increased potassium concentrations would be expected on the VS2.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».