Minimally invasive splenectomy is associated with a low perioperative complication rate and short operative time in cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report the perioperative outcome and complications in cats undergoing minimally invasive splenectomy. ANIMALS: 17 client-owned cats. METHODS: Perioperative data were collected from cats undergoing minimally invasive splenectomy from September 2010 to June 2023. Data included history, signalment, preoperative examination and diagnostic testing results, operative technique and time, perioperative outcomes, complications, hospitalization duration, histopathological diagnosis, and outcome. RESULTS: 13 spayed females and 4 neutered males were included, with a median age of 144 months (48 to 196 months). Seven cats underwent total laparoscopic splenectomy (TLS), with 1 cat requiring conversion from TLS to laparoscopic-assisted splenectomy (LAS) due to splenomegaly and an additional cat requiring conversion from TLS to open splenectomy due to uncontrollable splenic capsular hemorrhage. Ten cats underwent LAS, with 1 cat requiring conversion to open splenectomy due to splenomegaly. Additional procedures were performed in 13 cats, with the most common being liver biopsy in 10 cats. Median operative times were 50 minutes (45 to 90 minutes) for TLS and 35 minutes (25 to 80 minutes) for LAS. An intraoperative complication occurred in 1 cat. All but 1 cat survived to discharge. Median follow-up time was 234 days (18 to 1,761 days), with 15 of 16 cats confirmed alive at 30 days and 9 of 16 cats alive at 180 days postoperatively. CLINICAL RELEVANCE: Minimally invasive splenectomy in this cohort of cats was associated with short operative times and a low perioperative complication rate. Veterinary surgeons may consider minimally invasive splenectomy as an efficient and feasible technique in the treatment of splenomegaly or modestly sized splenic masses for diagnostic and therapeutic purposes in cats.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».