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Enregistrement W2782467202

The association of increased serum myocardial enzymes concentration with aberrations in the electrocardiograms of dogs

2017· article· en· W2782467202 sur OpenAlexaboutno aff
Sipra Panda, Riddhi Pandey, Swagat Mohapatra, Pravas Ranjan Sahoo, Tushar Jyotiranjan, Akshaya Kumar Kundu

Notice bibliographique

RevueJournal of Entomology and Zoology Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Conditions and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLabrador RetrieverLactate dehydrogenaseCreatine kinaseInternal medicineCardiologyMyocardial infarctionCreatineEdemaElectrocardiographyPathologyEnzymeBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study was undertaken to assess the concordance of increased serum myocardial enzymes and myocardial injury with certain aberrations in electrocardiograms of dogs. Labrador Retriever dogs aged between 5 to 10 years and showing symptoms of cardiac problems like nocturnal coughing, exercise intolerance, cyanotic mucus membrane, inappetance, edema etc were considered for the study and apparently healthy Labrador Retriever dogs aged between 5 to 10 years having no history of cardiac disorders were enzymatically screened to get control values. Electrocardiographic alterations like tall T waves were associated with increased serum levels of CKMB (Creatine Kinase MB isoenzyme), LDH (Lactate Dehydrogenase) and AST (Aspartate Aminotransferase) while ECG aberrations like ST segment abnormalities and arrhythmia were associated with increased levels of CKMB and LDH in the serum. Our study concluded that myocardial infarction might be the reason behind certain ECG findings which are often believed to be of non-ischemic origins.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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