Comparación de dos modelos para evaluar el estado acido-base de caballos con colitis
Notice bibliographique
Résumé
Este estudio comparó los modelos Henderson- Hasselbalch (H-H) y Diferencia de Iones Fuertes (DIF+) para evaluar las alteraciones acido-base en caballos con colitis. Además, evaluó el valor predictivo de las pruebas subrogadas para detectar hiperlactatemia. Las historias clínicas de 31 caballos presentados al Ontario Veterinary College Teaching Hospital durante los años 2009 y 2010 fueron revisadas. Acidosis metabólica fue el desorden acido-base más común. El modelo de H-H diagnosticó acidosis metabólica en 61% de los caballos, mientras el modelo de DIF+ detecto un 87%. El análisis de curvas ROC reveló que el strong ion gap y el anión gap corregido tienen mayor sensibilidad y valor predictivo negativo que el anión gap. En conclusión, el modelo de DIF+ y DIF+ simplificado ofrecen mayores ventajas en la evaluación del estado acido- base en caballos con colitis. / Abstract. This study compared the approach the performance of the approach of the Henderson- Hasselbalch (H-H) and Strong Ion Difference (SID+) in analysis of acid base imbalances in horse with colitis. Additionally, to investigate the relationship between serum L-lactate and subrogates tests for hyperlacatemia. Medical records of 31 horses presented to the Ontario Veterinary College Teaching Hospital from 2009 to 2010 were reviewed. Metabolic acidosis was the most common acid-base disorder. Metabolic acidosis was detected in 61% of horse with the H-H approach, while SID+ 87 % were detected by the SID+ approach. The ROC curve analysis revealed that Strong Ion Gap and corrected Anion Gap are more reliable predictors of hyperlacatemia than Anion Gap. In conclusion, SID+ and simplified SIG approach is a more sensitive system to detect acid base imbalances in horses with colitis.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».