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Enregistrement W1986300905 · doi:10.1111/j.1748-5827.2012.01270.x

Radiographic kidney measurements in North American pet ferrets (<i>Mustela furo</i>)

2012· article· en· W1986300905 sur OpenAlexaff
David Eshar, Janice A.K. Briscoe, Wilfried Maï

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Animal Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiographyConfidence intervalKidneyLumbarLumbar vertebraeAnatomyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of the current study was to determine normal radiographic kidney -measurements in pet ferrets. METHODS: Kidney length and width dimensions and the length of the second lumbar vertebra (L2) were determined from survey ventrodorsal radiographs in 53 neutered ferrets of various ages, weight and sex, with no evidence of urogenital disease. Kidney dimensions were expressed as a ratio to the body length of L2. RESULTS: All ferrets in this study had six lumbar vertebrae. The median length of L2 was 13·3 mm, and was longer in males than females (P=0·0001). The 95% confidence interval for kidney-length-to-L2 ratios was 2·21 to 2·31 for the right and 2·15 to 2·25 for the left. For the kidney-width-to-L2 ratios these intervals were 1·09 to 1·14 for the right and 1·07 to 1·12 for the left kidney. There was a significant association between kidney size and weight or sex but not with age. CLINICAL SIGNIFICANCE: The results of this radiographic study may allow practitioners to have a more -objective clinical radiographic evaluation of kidney size of pet ferrets based on individual traits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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