Feline friendly POCUS: how to implement it into your daily practice
Notice bibliographique
Résumé
PRACTICAL RELEVANCE: Cats are great pretenders; they often hide illness until they are critical. This makes patients of this species challenging to assess and manage in the emergency setting where quick and stress-free diagnosis and treatment are necessary. Veterinary point-of-care ultrasound (POCUS) is a rapid, evidence-based, non-invasive, repeatable, cage-side ultrasonographic examination designed to answer clinically driven questions without compromising feline wellbeing. Integrating feline friendly POCUS as an extension of the physical examination to streamline diagnostic and therapeutic interventions, thereby limiting stress and improving overall patient care, is advocated by the authors of this article. EQUIPMENT: Given the multitude of ultrasound machines and probes available that are portable, meaning they can be moved around the clinic and used patient-side, it should be possible for most practitioners to integrate POCUS into daily practice. The authors' preferred equipment for feline POCUS is a microconvex probe and a portable machine with a fixed pre-set. This set-up allows the clinician to complete all POCUS (abdominal, lung and pleural space, and heart) without needing to move the patient, change probes or restrain the patient in a particular position, ultimately saving time, personnel and cost while maintaining patient comfort and safety. AIM: This review aims to serve as a valuable resource for veterinarians seeking to improve their feline patient care through the judicious utilisation of POCUS. In this article, the complex challenges posed by cats are addressed, and the different POCUS techniques, applications and clinical recommendations are discussed. EVIDENCE BASE: This review draws on the published literature, as well as the authors' own collective experience when providing recommendations.
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 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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».