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Enregistrement W2125427602 · doi:10.1152/jappl.2000.89.2.663

Total body water and ECFV measured using bioelectrical impedance analysis and indicator dilution in horses

2000· article· en· W2125427602 sur OpenAlexaff
Mariann Forro, Scott Cieslar, Gayle L. Ecker, Angela Walzak, Jay Hahn, Michael I. Lindinger

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioelectrical impedance analysisBody waterIndicator dilutionDilutionMedicineBiomedical engineeringCardiologyBody weightInternal medicineCardiac outputBody mass indexHemodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purposes of this study were 1) to determine the compartmentation of body water in horses by using indicator dilution techniques and 2) to simultaneously measure bioelectrical impedance to current flow at impulse current frequencies of 5 and 200 kHz to formulate predictive equations that could be used to estimate total body water (TBW), extracellular fluid volume (ECFV), and intracellular fluid volume (ICFV). Eight horses and ponies weighing from 214 to 636 kg had catheters placed into the left and right jugular veins. Deuterium oxide, sodium thiocyanate, and Evans blue were infused for the measurement of TBW, ECFV, and plasma volume (PV), respectively. Bioelectrical impedance was measured by using a tetrapolar electrode configuration, with electrode pairs secured above the knee and hock. Measured TBW, ECFV, and PV were 0.677 +/- 0.022, 0.253 +/- 0.006, and 0.040 +/- 0.002 l/kg body mass, respectively. Strong linear correlations were determined among measured variables that allowed for the prediction of TBW, ECFV, ICFV, and PV from measures of horse length or height and impedance. It is concluded that bioelectrical impedance analysis (BIA) can be used to improve the predictive accuracy of noninvasive estimates of ECFV and PV in euhydrated horses at rest.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations65
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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