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Enregistrement W2984837452 · doi:10.30954/2277-940x.05.2019.12

A Retrospective Analysis of Dilated Cardiomyopathy in Labrador Retrievers

2019· article· en· W2984837452 sur OpenAlexaboutno aff
K. Jeyaraja

Notice bibliographique

RevueJournal of animal research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Conditions and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDilated cardiomyopathyMedicineCardiomyopathyInternal medicineCardiologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was conducted to record the incidence, clinical presentation, electrocardiographic, radiographic, laboratory, two dimensional echocardiography, M-mode echocardiography, pulsed wave Doppler and color flow Doppler findings in Labrador Retrievers with Dilated Cardiomyopathy (DCM) for a period of five years from 2013 to 2018. It included 210 healthy dogs and 327 confirmed cases of DCM. The incidence of dilated cardiomyopathy in Labrador Retrievers was found to be 7.49 per cent in the present study. On radiography, cardiomegaly and pulmonary edema were the major findings observed. In echocardiography, increased left ventricular end diastolic dimension and systolic dimension, reduced fraction shortening, increased E-point sepal separation, increased Left atrium (LA)/Aorta (AO) ratio, decreased ejection fraction, increased end diastolic volume and end systolic volume were noticed. On pulsed wave Doppler echocardiography reduced pulmonary artery (PA), Aorta (AO), left ventricular outflow tract (LVOT), right ventricular outflow tract (RVOT) velocities were recorded. Mild to moderate regurgitation was observed in Mitral and Tricuspid valve by color flow Doppler echocardiography. M-mode derived chamber dimensions, E-point septal separation, ejection fraction, fractional shortening were reliable parameters in diagnosing Dilated Cardiomyopathy in Labrador Retrievers. Pulsed wave Doppler and color flow Doppler were useful in assessing velocity and flow pattern across valves.

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)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,334 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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