Predictors of blood ionized calcium concentration in sick adult cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Data on the factors affecting blood ionized calcium concentration (ciCa2+) and diagnostic performance of serum total calcium concentration (ctCa) measurements to detect abnormal blood iCa2+ status are lacking in sick adult cattle. Objective Assess the association of ciCa2+ with venous blood pH, plasma concentrations of chloride (cCl), sodium (cNa), and potassium (cK), and ctCa, and total protein, albumin, and globulin concentrations in sick adult cattle. Animals Two-hundred and sixty-five adult cattle (≥1-year-old) with different diseases. Methods Prospective study. Whole blood pH, ciCa2+, cNa, cK, and cCl were measured using a blood gas and electrolyte analyzer, whereas ctCa, and total protein, and albumin concentrations were determined using an autoanalyzer. The relationship between ciCa2+ and venous blood pH, plasma cCl, cNa, cK, and ctCa, and total protein, albumin, and globulin concentrations was investigated. Sensitivity and specificity were calculated for ctCa for diagnosis of abnormal ciCa2+. Results Sensitivity of ctCa measurements to detect abnormal ciCa2+ was 66.0% whereas specificity of ctCa measurements was 72.3%. Serum total calcium concentration measurements accounted for 42% of adjusted blood ionized calcium (iCa2+7.40) concentration variance. Plasma cCl, and cK had explanatory power of ciCa2+7.40, accounting for an additional 21% and 9% of the variance, respectively. Conclusions and Clinical Importance Serum tCa measurements failed to accurately predict blood iCa2+ status in ill adult cattle. Serum tCa concentrations and plasma cCl were the strongest predictors of ciCa2+ in sick adult cattle.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».