Pseudohyperkalemia in horses with rhabdomyolysis reported by an enzymatic chemistry analyzer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate pseudohyperkalemia occurring in horses experiencing rhabdomyolysis when serum chemistry profiles are run on an VetScan VS2 analyzer (Abaxis). ANIMALS: 18 horses with rhabdomyolysis (creatine kinase [CK] > 1,000 U/L). METHODS: In 3 horses with serum CK activities > 5,800 U/L and persistent serum potassium concentrations of > 8.5 mmol/L (VetScan VS2), potassium concentrations were reevaluated with either i-STAT Alinity Base Station (Abbott), Catalyst (Idexx), or Cobas c501 (Roche) ion-specific analyzers. Paired serum samples from 15 additional horses (median serum CK activity, 7,601 U/L; range, 1,134 to 192,447 U/L) were analyzed on both VetScan VS2 and Cobas c501 machines. Serum potassium concentrations were compared between the VetScan VS2 and ion-specific analyzers by Bland-Altman and Wilcoxon ranked tests and correlated to log10 CK activity via Pearson correlation. RESULTS: Serum potassium concentrations were significantly higher on the VetScan VS2 (6.7 ± 1.6 mmol/L) versus the ion-specific analyzers (4.0 ± 1.1 mmol/L; P < .0001), with high bias shown in Bland-Altman analysis (43.1 ± 27.9). Potassium concentrations positively correlated with log10 CK activity with the VetScan VS2 (R2 = 0.51; P = .003) but not the Cobas (R2 = 0.09; P = .3) analyzer. CLINICAL RELEVANCE: An alternate analyzer to the VetScan VS2 should be used to evaluate serum potassium concentrations in horses with rhabdomyolysis because the VetScan VS2 methodology uses lactate dehydrogenase, which increases in serum with rhabdomyolysis and falsely elevates potassium concentrations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».