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Enregistrement W4404052215

A retrospective study of perianesthetic and sedation deaths in dogs and cats submitted to Canadian veterinary diagnostic laboratories.

2024· article· en· W4404052215 sur OpenAlexaffabout
Nicole Rose, Daniel J Pang, Jennifer Davies, Glenna McGregor, Tanya Rossi, Bruce Wobeser

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCATSMedicineSedationVeterinary medicineRetrospective cohort studyGeneral surgeryAnesthesiaSurgeryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Perianesthetic death or sedation death in companion animals is an infrequent but devastating complication. Few studies have investigated the pathology associated with these deaths. Objective: To determine clinical features and postmortem findings for submissions to multiple Canadian diagnostic laboratories from perianesthetic/sedation deaths in dogs and cats. Animals and procedure: Laboratory Information Management Systems were retrospectively reviewed for cases of perianesthetic/sedation death in dogs and cats. Inclusion criteria were: i) whole-body submissions and ii) death within 7 d after the procedure. Results: = 111, 58%). The American Society of Anesthesiologists physical status in these animals was low (ASA status I or II) in 94% of dogs (68/72) and 93% of cats (103/111). Clinical history was considered incomplete in 60.3% of cases (242/401). Conclusion and clinical relevance: These results had similar trends to those in previous studies that identified an important proportion of submissions for perianesthetic/sedation deaths lacked significant lesions to explain the cause of death. This study also identified spay/neuter procedures were involved in the largest proportion of submissions, despite their low pre-anesthetic/sedation risk.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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