Relationships between heart rate and age, bodyweight and breed in 10,849 dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate relationships between heart rate and clinical variables in healthy dogs and dogs examined at a referral hospital. METHODS: Clinical data were extracted from the electronic patient records of a first opinion group (5000 healthy dogs) and a referral hospital (5849 dogs). Univariable and multi-variable general linear models were used to assess associations between heart rate and clinical characteristics. Separate multi-variable models were constructed for first opinion and referral populations. RESULTS: In healthy dogs, heart rate was negatively associated with bodyweight (P<0.001) but was higher in Chihuahuas. The mean difference in heart rate between a 5 and 55 kg dog was 10.5 beats per minute. In dogs presenting to a referral hospital, heart rate was negatively associated with bodyweight (P<0.001) and the following breeds; border collie, golden retriever, Labrador retriever, springer spaniel and West Highland white terrier and positively associated with age, admitting service (emergency and critical care, emergency first opinion and cardiology) and the following breeds; Cavalier King Charles spaniel, Staffordshire bull terrier and Yorkshire terrier. CLINICAL SIGNIFICANCE: Bodyweight, age, breed and disease status all influence heart rate in dogs, although these factors account for a relatively small proportion of the overall variability in heart rate.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».