MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3203432522 · doi:10.1638/2020-0218

USE OF SYMMETRIC DIMETHYLARGININE TO DETECT RENAL LESIONS IN FISH: A PRELIMINARY STUDY IN BROOK TROUT (SALVELINUS FONTINALIS)

2021· article· en· W3203432522 sur OpenAlexaff
Juliette Raulic, Benjamin Lamglait, Claire Vergneau‐Grosset

Notice bibliographique

RevueJournal of Zoo and Wildlife Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalvelinusFontinalisTroutBiologyRenal functionConfidence intervalPathologyInternal medicineFish <Actinopterygii>AnatomyEndocrinologyZoologyUrologyMedicineFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symmetric dimethylarginine (SDMA) is an early marker for renal lesions in mammals. The objectives of this study were 1) to establish a reference interval of SDMA in healthy brook trout, Salvelinus fontinalis (Mitchill, 1814), and 2) to assess its sensibility as a marker of renal pathology. Plasma SDMA was quantified by liquid chromatography–mass spectrometry in 25 adult brook trout, including 20 fish displaying no renal histologic lesions, and five fish displaying chronic nonactive microscopic granulomas. The fish size (P = 0.30) and weight (P = 0.12) were not statistically different among groups, nor were SDMA values (P = 0.22). However, brook trout without microscopic renal lesions tended to have lower SDMA values (no lesions: mean = 24.9 µg/dL; lesions: mean = 31.4 µg/dL). The reference interval (90% confidence interval [90% CI]) for SDMA concentration in brook trout ranged between 10.0 µg/dL (90% CI: 5.4–14.7) and 39.8 µg/dL (90% CI: 34.8–43.9). These values were higher than those previously reported in other vertebrate species. Further research is needed to evaluate the use of SDMA as a marker of renal function in fishes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Zoo and Wildlife MedicineMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207