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Record W1767724208 · doi:10.1055/s-0038-1623636

Einsatz von Fluorchinolonen bei bakteriellen Harnwegsinfektionen der Katze

2012· article· de· W1767724208 on OpenAlexaff
Sabine Krämer, Manfred Kietzmann, W Pankow

Bibliographic record

VenueTierärztliche Praxis Ausgabe K Kleintiere / Heimtiere · 2012
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicUrinary Tract Infections Management
Canadian institutionsVétoquinol (Canada)
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.495
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.003
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.024

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2012
Admission routes1
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