Hydration of exercised Standardbred racehorses assessed noninvasively using multi‐frequency bioelectrical impedance analysis
Notice bibliographique
Résumé
REASONS FOR PERFORMING STUDY: In human and animal clinical practice, multi-frequency bioelectrical impedance analysis (MF-BIA) is increasingly used as a diagnostic tool to assess hydration of intra-and extracellular fluid compartments. Accurate determination of changes in hydration status within individuals over time has remained problematic due to the requirement for complete impedance-frequency relationships at the time points of interest. OBJECTIVES: To use MF-BIA in 13 Standardbred racehorses and 7 'endurance' research horses to determine if MF-BIA could be used to track changes in total body water (TBW), intracellular fluid volume (ICFV) and extracellular fluid volume (ECFV) resulting from exercise. METHODS: Jugular venous blood was sampled at rest and for 2-13 h following exercise. TBW, ECFV and plasma volume (PV) were measured at rest using indicator dilution techniques (D2O, thiocyanate and Evans Blue, respectively). TBW, ECFV, ICFV and PV were correlated to impedance measures and predictive equations used to determine hydration status from MF-BIA measures. RESULTS: TBW loss continued throughout the recovery period, and was primarily borne by the ECF compartment at 90 min of recovery. CONCLUSIONS: MF-BIA predictions of compartmental hydration status were significantly correlated to measured/calculated decreases in these compartments. POTENTIAL RELEVANCE: Practical applications for MF-BIA in horses include monitoring of hydration status during transport and competition, assessment of body compostion, clinical health assessment and critical care management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».