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Enregistrement W4285393734 · doi:10.1186/s12917-022-03375-5

Comparison of the effect of sedation and general anesthesia on pattern and flash visual evoked potentials in normal dogs

2022· article· en· W4285393734 sur OpenAlexafffund
Stephanie Chang, Danielle Zwueste, Barbara Ambros, Jonathan Norton, Marina L. Leis

Notice bibliographique

RevueBMC Veterinary Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCompanion Animal Health FundUniversity of Saskatchewan
Mots-clésDexmedetomidineSedationButorphanolAnesthesiaPropofolMedicineSevofluraneVisual evoked potentialsStimulus (psychology)PsychologyAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Visual evoked potentials (VEPs) can provide objective functional assessment of the post-retinal visual pathway. This study compared the effects of sedation (butorphanol and dexmedetomidine) and general anesthesia (propofol and sevoflurane) on pattern and flash VEPs. Dogs (n = 13) underwent sedation or anesthesia and VEPs were obtained from 3 subcutaneous recording electrodes placed on the head (O1, Oz, O2). RESULTS: Pattern VEPs could only be recorded under sedation and a maximum of 3 peaks were identified (N75, P100, N135). Flash VEPs could be recorded under both sedation and anesthesia and a maximum of 5 peaks were identified (N1, P1, N2, P2, N3). The latency of the N1 peak and the baseline-N1 amplitude were significantly longer under general anesthesia. CONCLUSION: Visual evoked potentials should be preferentially recorded in dogs sedated with dexmedetomidine and butorphanol, regardless of the stimulus.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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