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Enregistrement W3089981949 · doi:10.30954/2277-940x.04.2020.5

Doppler Echocardiographic Reference Parameters in Healthy Labrador Retriever Dogs

2020· article· en· W3089981949 sur OpenAlexaboutno aff
Saini Neetu

Notice bibliographique

RevueJournal of animal research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Conditions and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabrador RetrieverMedicineDoppler effectVeterinary medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty-one clinically healthy Labrador retriever dogs of both sexes (18 males and 13 females) were selected for determining Doppler echocardiographic reference values. 2 D and Pulse wave Doppler echocardiography was carried out by using GE Logiq P5 Color Doppler machine. The effect of body weight, age and sex on various doppler echocardiographic parameters were recorded. Twenty four dogs were in body weight range of 20-40 kg and 7 dogs in 40-60 kg range. To study the effect of age on various Doppler echocardiographic measurements, dogs were divided into 4 age groups (1-2, 2-3, 3-5 and >5 years of age). The mitral A wave peak velocity (MA) and ME:MA ratio were significantly (p<0.05) affected by body weight. The pulmonic valve velocity and pulmonic valve pressure were significantly (p<0.05) affected and there was significant negative correlation of pulmonic valve peak velocity (Pulmonary V max) and pulmonary pressure with body weight with r 2 values of 0.160 and 0.120 respectively. Mitral valve (MV) deceleration time was significantly (p<0.05) affected by age. The tricuspid valve deceleration time (TVDecT) was significantly (p0.01) higher in dogs > 5 years of age. Tricuspid A velocity was significantly (p0.01) higher in 2-3 year age group dogs as compared to dogs belonging to age group 3-5 years and > 5 years of age group. The pulmonic valve velocity and pressure were significantly affected by age. The tricuspid valve TE: TA ratio was significantly (p0.05) affected by gender and the ratio was significantly (p0.05) higher in males as compared to females.

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 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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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