Characterization of Cardiac Diseases in Dogs Prevalent in Indian Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiac diseases defined as structural, functional, mechanical and electrical abnormality of heart. Characterization of different cardiac diseases in dogs prevalent in North Indian conditions is least studied. Methods: Out of total 2582 registered dogs, 41 were suspected for cardiac diseases based on clinical signs. Further confirmation and characterization was done by electrocardiography, radiography, echocardiography and cardiac biomarkers. Statistical analysis was done through SPSS 23. Result: Present study inferred, Dilated cardiomyopathy (DCM) as the most prevalent cardiac affection. Left ventricular dilation, interventricular septum thinning, increased E point septal separation and left atrial enlargement were characteristic echocardiographic indices in DCM. Echocardiographic indices in hypertrophic cardiomyopathy were increased interventricular septum, left ventricular posterior wall and reduced left ventricular lumen. Labrador retriever found to be most predisposed breed for DCM while Rottweiler reported to be most affected with pericardial effusion. Cardiac Troponin-I (cTnI) was statistically (p less than 0.05) increased in all cardiac categories with cut off value above 92 ng/l indicating cardiac affection, while Lactate dehydrogenase serve as screening biochemical marker with significant increase in all the cardiac cases ranging from 291 IU/l to 586.4 IU/l.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».