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Enregistrement W2402586644 · doi:10.1136/vetreco-2015-000166

Age‐associated and breed‐associated variations in haematological and biochemical variables in young labrador retriever and miniature schnauzer dogs

2016· article· en· W2402586644 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Brenten, Penelope Morris, Carina Salt, Jens Raila, Barbara Kohn, Florian J. Schweigert�, Jürgen Zentek

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMars Petcare
Mots-clésBreedLabrador RetrieverAlbuminInternal medicineWhite blood cellBiologyEndocrinologyAlkaline phosphataseHematologyHemoglobinHematocritPhysiologyAnimal scienceMedicineBiochemistryPathologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breed, sex and age effects on haematological and biochemical variables were investigated in 24 labrador retriever and 25 miniature schnauzer dogs during the first year of life. Blood samples were taken regularly between weeks 8 and 52. White blood cell and red blood cell counts, haemoglobin concentration, haematocrit, mean cell volume, mean cell haemoglobin, mean cell haemoglobin concentration, platelet count as well as total protein, albumin, calcium, phosphate, alkaline phosphatase, alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase, glutamate dehydrogenase, total cholesterol, triglycerides, creatine and urea were evaluated. For all haematological and biochemical parameters, there were significant effects of age on test results. Statistically significant effects for breed and the breed×age interaction on test results were observed for most of the parameters with the exception of haemoglobin. Variations in test results illustrate growth related alterations in body tissue and metabolism leading to dynamic and marked changes in haematological and biochemical parameters, which have to be considered for the interpretation of clinical data obtained from dogs in the first year of life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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