Comparison of computed tomographic attenuation values for epaxial muscles in old and young dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To determine whether the degree of CT attenuation of muscle would differ between healthy old and young dogs. ANIMALS 10 healthy old (> 8 years old) and 9 healthy young (1 to 5 years old) Labrador Retrievers with a body condition score of 5 or 6 on a 9-point scale. PROCEDURES CT was performed with the dogs mildly sedated. A freehand closed polygon tool was used to define the outer margin of the left epaxial muscles on each transverse image obtained from the cranial to caudal endplates of T13. The CT attenuation values from every voxel from within these regions of interest were exported from DICOM software as a single dataset in an extensible markup language file. From these data, mean CT attenuation values were calculated for each dog and these mean values were compared between age groups. RESULTS Mean CT attenuation values for the epaxial muscles were significantly lower in old dogs than in young dogs. A significant negative correlation (r = -0.74) was identified between mean CT attenuation values and dog age. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE In addition to loss of skeletal muscle mass, low muscle CT attenuation values suggested that the old dogs in this study also had greater muscle fat content than did young dogs. Additional studies are warranted to evaluate qualitative and quantitative muscle changes in old dogs.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».