Evaluation of results for Schirmer tear tests conducted with and without application of a topical anesthetic in clinically normal dogs of 5 breeds
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate, for clinically normal dogs, results of Schirmer tear tests in eyes without topical anesthetic (STT) and to detect differences associated with breed, sex, age, day, and time of day in eyes in which STT was performed after use of topical anesthetic (STTa). ANIMALS: 41 Beagles, 43 Labrador Retrievers, 25 Golden Retrievers, 26 English Springer Spaniels, and 22 Shetland Sheepdogs. PROCEDURE: Beagles had STT and STTa values measured twice daily for 5 days. Client-owned dogs of 4 other breeds had STT and STTa values measured once. RESULTS: Mean +/- SD values of Beagles for STT and STTa were 20.2 +/- 2.5 and 3.8 +/- 2.7 mm/min. Mean values for STT and STTa were as follows: Labrador Retriever, 22.9 +/- 4.1 and 9.6 +/- 3.8 mm/min; English Springer Spaniel; 20.7 +/- 3.2 and 5.4 +/- 3.4 mm/min; Golden Retriever, 21.8 + 3.7 and 8.8 +/- 3.1 mm/min; and Shetland Sheepdog, 15.8 +/- 1.8 and 3.6 +/- 2.8 mm/min. Overall mean values for STT and STTa were 20.2 +/- 3.0 and 6.2 +/- 3.1 mm/min. Differences for STT and STTa were detected among breeds, but significant differences were not associated with sex or age within each breed or in overall values for all dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results for the STT reported here compare favorably with reported values, except for results of Shetland Sheepdogs; however, results for the STTa differ dramatically from reported values. Clinicians should consider effects attributable to breed when evaluating results of STT and STTa in dogs.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».