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Enregistrement W4399123245 · doi:10.1111/vec.13381

A survey of medication and raw food use among canine blood donors

2024· article· en· W4399123245 sur OpenAlexaff
Marie K. Holowaychuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Emergency and Critical Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensRockyview General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDeferralTransfusion medicineFamily medicineIntensive care medicineBlood transfusionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blood donors are screened for medication use to determine their health status and to ensure that the collection will be safe and efficacious for transfusion. Although stringent medication deferral guidelines exist for human blood donors, no consensus exists as to which medications should be permitted among canine donors. METHODS: A brief survey regarding canine donor screening methods was distributed to an online hematology and transfusion medicine group and included questions pertaining to commonly prescribed medications and consumption of a raw food diet. KEY FINDINGS: The survey results demonstrate that more than half of the respondents accept canine donors given thyroid supplements, whereas respondents were split as to whether they accept canine donors given antihistamines chronically. Most survey respondents exclude canine donors taking anti-inflammatory or anti-itch medications unless in acute circumstances and only after a washout period. More than half of the survey respondents exclude dogs fed a raw food diet. SIGNIFICANCE: The survey results demonstrate that there is no obvious agreement regarding which medications to permit in canine donors. Evidence-based guidelines are needed to inform best practices and the subsequent decisions made by donor programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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