Comparison of peak flow velocity through the left ventricular outflow tract and effective orifice area indexed to body surface area in Golden Retriever puppies to predict development of subaortic stenosis in adult dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the usefulness of Doppler-derived peak flow velocity through the left ventricular outflow tract (LVOT Vmax) and effective orifice area indexed to body surface area (EOAi) in puppies to predict development of subaortic stenosis (SAS) in the same dogs as adults. DESIGN: Prospective, longitudinal, observational study. ANIMALS: 38 Golden Retrievers. PROCEDURES: Cardiac auscultation and echocardiography were performed on 2- to 6-month-old puppies, then repeated at 12 to 18 months. Subaortic stenosis was diagnosed when LVOT Vmax was ≥ 2.3 m/s in adult dogs with left basilar systolic murmurs. RESULTS: All puppies with EOAi < 1.46 cm(2)/m(2) had SAS as adults. All adults with EOAi < 1.29 cm(2)/m(2) had SAS. An LVOT Vmax > 2.3 m/s in puppyhood was 63% sensitive and 100% specific for SAS in adulthood. In puppies, LVOT Vmax was more strongly associated with a future diagnosis of SAS (area under the curve [AUC], 0.89) than was EOAi (AUC, 0.80). In puppies, the combination of LVOT Vmax and EOAi yielded slightly higher sensitivity (69%) and specificity (100%) for adult SAS than did LVOT Vmax alone. In unaffected and affected dogs, LVOT Vmax increased significantly from puppyhood to adulthood but EOAi did not. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: In Golden Retriever puppies, LVOT Vmax > 2.3 m/s and EOAi < 1.46 cm(2)/m(2) were both associated with a diagnosis of SAS at adulthood. The combination of these 2 criteria may result in higher sensitivity for SAS screening. Unlike LVOT Vmax, EOAi did not change during growth in either unaffected Golden Retrievers or those 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».