Association between Aortoseptal Angle in Golden Retriever Puppies and Subaortic Stenosis in Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predicting subaortic stenosis (SAS) in adult Golden Retriever dogs (GRs) by evaluating them as puppies is hampered by the progressive expression of the SAS phenotype in youth. In some children who develop SAS as adults, an abnormal aortoseptal angle (AoSA) precedes development of stenosis. OBJECTIVES: To determine the normal AoSA in young adult GRs using echocardiography; to assess the value of AoSA in GR puppies for predicting development of the SAS phenotype. ANIMALS: Forty-eight 2- to 6-month-old GR puppies. METHODS: Prospective study. Puppies were recruited from clients and breeders. Puppies were evaluated with a physical examination and an echocardiogram, and this evaluation was repeated when they were 12-18-month-old adults. Puppies were classified as unaffected (WNL) or affected (SAS) retroactively, based on their results as adults. RESULTS: In WNL young adult GRs, mean ± SD AoSA was 152.3 ± 6.5°. Mean ± SD AoSA in SAS puppies (144.9 ± 8.6°) was significantly different from mean AoSA in WNL puppies (155.7 ± 8.8°, P < .01). No puppy with AoSA >160° had the SAS phenotype as a young adult; 93% (75.7-99.1%) of puppies with AoSA <145° had the SAS phenotype as young adults. Peak LVOT velocity increased significantly between evaluations (P < .0001) whereas AoSA did not (P = .45). CONCLUSION AND CLINICAL SIGNIFICANCE: A steep AoSA in GR puppies is associated with the SAS phenotype in young adulthood. Some GR puppies have an abnormal AoSA that persists in young adulthood and is detectable before peak LVOT velocity reaches levels consistent with SAS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».