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Enregistrement W4402604637 · doi:10.3389/fvets.2024.1395967

Case report: Manual carbon hemoperfusion for the treatment of meloxicam toxicity in a cat and suspected ibuprofen toxicity in a dog

2024· article· en· W4402604637 sur OpenAlexfundno aff
Lauren E Haire, Amber Vitalo, Ronald P Gonçalves, Travis M. Lanaux

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésHemoperfusionExtracorporealMedicineAnesthesiaToxicityHemodialysisSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracorporeal blood purification (ECBP) has become a popular treatment option for non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) toxicity in small animals. However, challenges arise when using ECBP for small dogs and cats because the priming volume required by most machine-based ECBP platforms might be excessive, leading to cardiovascular instability if a blood prime is not used. This report describes the successful use of manual carbon hemoperfusion (MCHP) to reduce plasma meloxicam levels in a cat following an inadvertent overdose and its use in a dog following suspected ibuprofen ingestion. In both animals, MCHP reduced the circuit volume needed for ECBP from 125 mL with a machine-based therapeutic plasma exchange or 104 mL with an in-series carbon hemoperfusion on an intermittent hemodialysis platform to just 40-50 mL. In the cat, MCHP reduced plasma meloxicam levels by 44%, and in both animals, the use of MCHP in these pets was well-tolerated and safe. Due to pre-existing anemia, the cat required a blood transfusion but the dog did not. MCHP is technically simple and can be performed at any hospital with access to carbon filters and blood bank resources. This technique may represent a reasonable alternative to treat NSAID toxicities in animals that are too small for conventional extracorporeal decontamination methods using either machine-based platforms without using a blood prime or in locations where these machines are unavailable.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0100,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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