Blood and Peritoneal Lactate, Ratio and Difference, and Peritoneal Lactate to Total Solids Ratio for Detection of Intestinal Strangulating Obstructions in Horses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effectiveness of the peritoneal fluid L-lactate-to-total solids ratio (PFL:PFTS) as a diagnostic marker for strangulating lesions of the small intestine (SI) and large colon (LC) has not been investigated. OBJECTIVES: Describe and compare the PFL:PTFS and blood lactate (BL), peritoneal fluid lactate (PFL) and PFL:BL difference and PFL:BL ratio of horses with SI and LC strangulating (SO) and non-strangulating (NSO) obstructions and determine sensitivity and specificity to predict SO. ANIMALS: A total of 282 horses, 117 with SI lesions (59 classified as SINSO and 58 as SISO), and 165 with LC lesions, 126 categorized as LCNSO and 39 as LCSO. METHODS: Retrospective study. Receiver operating characteristic (ROC) curves were generated to identify optimal cut-off points to maximize sensitivity and specificity to predict SO. RESULTS: A PFL:PFTS ratio of 2.9 had fair (area under the curve [AUC], 0.76; 95% confidence interval [CI], 0.67-0.84) ability to discriminate between SISO and SINSO, with sensitivity of 66.7% and specificity of 78.3% to predict SISO. A PFL: PFTS ratio of 3.6 had good ability to discriminate between LCSO and LCNSO (AUC, 0.84; 95% CI, 0.78-0.90) with sensitivity and specificity of 78% and 81% to predict LCSO, respectively. Peritoneal fluid lactate, PFL:BL difference, and PFL:BL ratio also had a low to moderate sensitivity to predict ischemic strangulating lesions of the SI and LC. CONCLUSION AND CLINICAL IMPORTANCE: Strangulating obstructions are critical conditions requiring prompt intervention. The low to moderate sensitivity identified suggests that PFL, PFL:BL difference and ratio, and PFL:PFTS ratio should be interpreted with clinical signs and the response to initial treatment to determine SO accurately.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».