Measurement of tear production and intraocular pressure in conscious captive European fallow deer (<i>DAMA dama</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Normal values for intraocular pressure (IOP) and tear production in conscious cervids have not been reported to date. Based on trends in zoological institutions to perform non‐anaesthetized health exams, it is applicable to establish normal values in conscious animals, as anaesthesia and sedation can alter these parameters. The goal of this study was to estimate intraocular pressures using rebound tonometry and measure tear production values in a group of healthy, conscious, European fallow deer utilizing chute restraint. Evaluation of these values with regards to instrumentation and restraint variables will be assessed. Complete ophthalmic examinations, including estimation of IOP with rebound tonometry and measurement of tear production with Schirmer tear tests (STT) were performed on nine conscious European fallow deer ( Dama dama ) restrained in a chute. Correlations between IOP on the unspecified (P) and the equine (H) settings, as well as IOP and STT differences between left (OS) and right (OD) eyes were evaluated, in addition to assessment of correlations between right and left lateral recumbency on IOP and STT. Tear production measurements were 18.7 ± 5.1 mm min −1 with a 95% confidence interval (CI) range of 16.4–21.1 mm min −1 . Intraocular pressure measurements for the P setting were 16.1 ± 4.5 mmHg with a 95% CI range of 14.1–18.2 mmHg, and for the H setting were 21.5 ± 5.1 mmHg with a 95% CI range of 19.1–23.9 mmHg. No statistically significant difference ( P > 0.05) was found between OS and OD in any test. Neither left nor right lateral recumbency was found to have a statistically significant effect on IOP or STT. This study represents the first assessment of ophthalmic parameters in conscious fallow deer with rebound tonometry and STT.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».