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Enregistrement W2994388969

The use of Sonography for the prediction of pregnancy status in a few canine cases

2011· article· en· W2994388969 sur OpenAlexaboutno aff
A. A. Ajadi, JA Oyewusi, IA Adeleye, O. O. Adebayo

Notice bibliographique

RevueTropical veterinarian · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational agePregnancyUltrasoundObstetricsOgun stateRadiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Records of twelve dogs presented either for pregnancy confirmation or other obstetrical complaints at the Veterinary Teaching Hospital, University of Agriculture, Abeokuta, Ogun State between July, 2008 and June, 2010 were reviewed. Abdominal ultrasounds were performed in all the dogs in right lateral recumbency using a portable ultrasound machine (Kaixin KX 2000R, Xuzhou, China). In this study, the mean age of the dogs was 2.6 ± 0.85 years (age range = 1.5-4 years).The dogs comprised of Alsatian (6), Alsatian crosses (2), Rottweiler (2) Labrador cross (2), Boerboel (3) and local dogs (2). Gestational sac was observed in 2 (16.7%) dogs, foetal sac in 6 (50%) dogs, foetal skeletal structure in 2 (16.7%) dogs and foetal heart beat in 4 (33.3%) dogs. In four dogs, no sonographic changes were observed and were thus diagnosed as non-pregnant. The mean gestational length (based on the predicted gestational age and the time difference between presentation and parturition) of the dogs was 8.5 ± 0.44 weeks (range = 8-9 weeks). All the dogs that were predicted pregnant eventually delivered with a prediction accuracy of hundred percent. It was therefore concluded that detection of foetal and extra-foetal structures by ultrasonographic examination provides a safe and reliable method of confirming canine pregnancy and predicting gestational age. Trop. Vet . Vol. 29 (4) 1-9 (2011)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,316
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,012 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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
Publié2011
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Résumé présentoui

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