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Enregistrement W2900528279

Finns rasvariation i förekomst av interfererande antikroppar hos hund

2018· article· sv· W2900528279 sur OpenAlexaboutno aff
Emma Åhlén

Notice bibliographique

RevueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton) · 2018
Typearticle
Languesv
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyPolitical scienceMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Korrekt laboratoriediagnostik är viktigt inom veterinärmedicin för att alla patienter ska få bästa möjliga vård. Det finns flera faktorer som kan påverka resultatet av analyser. Hemolys, lipemi och bilirubinemi kan störa analyser men syns för det mesta på provet och är därmed något personalen kan ta hänsyn till. En annan möjlig faktor till felaktiga resultat i immunbaserade analyser är interfererande antikroppar. Det är en problematik som är känd sedan länge inom humanmedicinen och svårare att lägga märke till eftersom de inte syns på materialet som ska analyseras. Denna problematik har även uppmärksammats inom veterinärmedicinen. I detta arbete har serum från 52 berner sennen och 45 labrador retriever analyserats med syfte att dels jämföra förekomst av interfererande antikroppar mellan raserna, dels undersöka om dessa interfererande antikroppar orsakar interferens i en kommersiellt tillgänglig AMH-analys (Antimüllerskt hormon). Med en interferens-ELISA observerades en signifikant högre prevalens av interfererande antikroppar (p=0,018) hos berner sennen jämfört med labrador retriever. Serum från alla de kastrerade positiva individerna (11 st) analyserades avseende AMH, och interferens uppstod inte i något av fallen. För att få mer förståelse för interfererande antikroppar hos hund bör fler studier göras på fler raser. Fler studier bör undersöka eventuell interferens av interfererande antikroppar i andra kommersiella analyser.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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