Monitoring of Rivaroxaban Therapy in Hypercoagulable Dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measurement of rivaroxaban efficacy using the rivaroxaban-specific anti-Xa assay (raXa) can be used for monitoring in veterinary medicine. Detection of rivaroxaban efficacy using other hemostatic tests would make monitoring timelier and more accessible. OBJECTIVES: Compare results of raXa with prothrombin time (PT), activated partial thromboplastin time (aPTT), fibrinogen concentration, tissue factor (TF) and kaolin-activated thromboelastography (TEG), and thrombin generation (TG) in hypercoagulable dogs. ANIMALS: Twelve client-owned dogs, diagnosed with hypercoagulability or thromboembolic disease, and prescribed rivaroxaban, were recruited from a tertiary referral hospital from 2020 to 2022. METHODS: Prospective clinical trial. Jugular vein blood samples were collected before treatment, and 1 week and 1-3 months after initiation of rivaroxaban therapy. Hemostatic tests were performed at each visit (3 h after rivaroxaban dosing). TG curve parameters lag time, endogenous thrombin potential (ETP), peak, and time to peak (ttpeak) were assessed. RESULTS: = 0.49, p = 0.026). There was no significant relationship between raXa and aPTT, fibrinogen concentration and the remainder of the TEG variables (p > 0.05). CONCLUSION AND CLINICAL IMPORTANCE: PT and TG correlated with raXa. PT performed at a reference laboratory appeared to be a convenient method to monitor a small cohort of dogs receiving rivaroxaban therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».