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Enregistrement W2095891254 · doi:10.1111/j.1748-5827.2011.01173.x

Urine specific gravity values in clinically healthy young pet ferrets (<i>Mustela furo</i>)

2012· article· en· W2095891254 sur OpenAlexaff
David Eshar, Nicole R. Wyre, David Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Animal Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensUniversity of GuelphHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrineDipstickUrine specific gravityMedicineSpecific gravityUrologyUrinalysisUrine osmolalityUrine collection devicePhysiologyInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine urine specific gravity values in clinically healthy pet ferrets and explore possible associations with sex, sampling techniques, hydration status and urine analytes. METHODS: Sixty-nine entire ferrets of both sexes, under one year of age, were included in this study. Physical examination, complete blood count, blood biochemistry, urine microscopy, urine dipstick and urine specific gravity were performed on all ferrets. Urine specific gravity was determined using a handheld urine refractometer. Statistical analysis was performed to determine urine specific gravity value intervals and to test for associations with sex, sample collection method, packed cell volume, plasma total protein concentrations and urine analytes. RESULTS: Urine specific gravity differed by sex in ferrets as females exhibited a lower urine specific gravity (P<0·001). There was no significant correlation between urine specific gravity, sampling method, packed cell volume/total protein and urine dipstick analytes. Mean urine specific gravity reported in this study was 1·051 for entire males (sd ±9; range 1·034 to 1·070) and 1·042 for entire females (sd ±8; range 1·026 to 1·060). CLINICAL SIGNIFICANCE: Results of this study may allow clinicians to have a more accurate evaluation of the ability of those animals to concentrate urine by comparing their urine specific gravity results to those obtained from this cohort of clinically healthy animals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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