499 Late-Breaking: Impact of a High Calcium Diet in Growing Labrador Retriever Puppies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An important function of feeding large breed puppies is providing appropriate amounts of calcium and phosphorus, which is used in skeletal mineralization during growth. National Research Council stated calcium requirements are 0.8–1.2%, and phosphorus 1.0–1.6%. The objective of this study was to compare a high calcium diet (Ca: 5.7%; P: 2.9%) (Nature’s Logic Canine Beef Meal Feast; Nature’s Logic) (HC) to a normal control diet (Ca: 1.6%; P: 1%) (Purina Puppy Chow; Nestle Purina) (CON) in growing Labrador Retriever puppies. Thirty-two puppies (16 HC/16 CON) were used in two 10wk modified AAFCO large breed puppy growth trials. Body weights were measured weekly, feed intake daily, and digestibility, body composition, hematology, chemistry, and bone metabolism biomarkers were measured at 8wks, 13wks, and 18wks of age. All puppies passed all AAFCO large breed puppy growth requirements, including veterinary exams, body weight gain, and bloodwork parameters. Both groups had similar average weight gains from baseline to the end of the trial. No significant differences in bone mineral density were found between HC and CON groups at any timepoint. No significant differences were found between groups after baseline for parathyroid hormone, calcitonin, or tartrate resistant acid phosphatase bone metabolism biomarkers. Total tissue mass, fat mass, and lean mass were lower in the HC group compared to CON group (P < 0.05), likely due to lower caloric content and metabolizable energy in the HC diet than expected. Calcium digestibility was significantly higher in HC diet vs CON diet (P < 0.01). Based on this data, a high calcium diet had no negative impact on major physiological parameters in growing Labrador Retriever puppies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».