Einsatz von Fluorchinolonen bei bakteriellen Harnwegsinfektionen der Katze
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Ältere Katzen (> 10 Jahre) mit Symptomen der FLUTD (Feline Lower Urinary Tract Disease) sind häufig von Harnwegsinfektionen betroffen. Zusätzlich werden bei diesen Katzen meist Organerkrankungen (z. B. chronische Niereninsuffizienz, Diabetes mellitus) oder iatrogene Ursachen (Immunsuppressiva, Blasenverweilkatheter) festgestellt, die offensichtlich prädisponierend wirken. Aus diagnostischer Sicht zählen Harnanalyse und -kultur zu den wichtigsten Instrumenten, um eine Bakteriurie aufzudecken. Das mikrobiologische Spektrum bei der Katze wird dabei – ähnlich wie beim Hund – von Escherichia (E.) coli dominiert, aber auch Staphylococcus spp. und Enterococcus spp./Streptococcus spp. werden isoliert. Grundlage der antibiotischen Therapie sollten die Ergebnisse eines Antibiogramms sein. Steht diese Information nicht zur Verfügung, muss die Wirkstoffwahl bei unkomplizierten Harnwegsinfektionen auf empirischer Grundlage getroffen werden. Unter Berücksichtigung ihrer Verträglichkeit sind Antibiotika zu bevorzugen, die bei der Katze eine hohe renale Ausscheidung besitzen und somit therapeutisch wirksame Spiegel im Harn garantieren. Unter diesen Aspekten gehören die Fluorchinolone zum Spektrum der geeigneten Harnwegstherapeutika bei der Katze. Die therapeutische Relevanz von im Harn erreichbaren Wirkstoffspiegeln wird am Beispiel des Fluorchinolons Marbofloxacin, ein Fluorchinolon der 3. Generation, diskutiert. Neue pharmakokinetische Untersuchungen zur Substanz zeigen, dass im Urin von gesunden Katzen nach einmaliger Gabe von 2 bzw. 4 mg/kg KM s. c. Wirkstoffkonzentrationen von ≥ 2 μg/ml über 72 bzw. 103 Stunden aufrechterhalten werden.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".