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Enregistrement W4410386972 · doi:10.5818/jhms-d-24-00038

Comparison of Three Point-of-Care Analyzers for the Measurement of Lactate Concentration in Chelonians

2025· article· en· W4410386972 sur OpenAlexaff
Claire Vergneau‐Grosset, Édouard Maccolini

Notice bibliographique

RevueJournal of Herpetological Medicine and Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Blood lactate concentration has been identified as a prognostic indicator in chelonians. However, comparison among various studies about lactate concentration is hindered by the fact that various point-of-care analyzers are used. This study evaluated agreement, correlation and biases between three commonly used analyzers, the Lactate Plus (Nova), i-STAT (Abbott), and EPOC (Heska). Forty chelonians of 10 different species were included in the study. The animals were recruited from a rehabilitation center and from the clientele of a veterinary teaching hospital, and presented with a variety of health statuses and a wide range of lactate concentration. A single blood sample obtained from each individual was placed in a heparinized tube and analyzed concomitantly by two analyzers per sample (20 chelonians for each analyzer). Agreement between the lactate and blood analyzers was evaluated via a Bland–Altman plot and correlation via a Spearman correlation coefficient. Bias was determined using a Passing–Bablok regression analysis. There was a fair agreement between the three techniques, but agreement was decreased for lactate concentrations above 5 mmol/L. Both blood analyzers reported consistently greater lactate concentrations compared to values obtained with the Lactate Plus, with a positive proportional bias. Correlations between the Lactate Plus and the two other point-of-care analyzers were excellent, 97.0% and 92.8% with the i-STAT and the EPOC analyzers, respectively. This study highlights the need to conduct studies in various reptile species to evaluate the performance of point-of-care analyzers.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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