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Enregistrement W4289886984 · doi:10.30954/2347-9655.01.2022.10

Therapeutic Intervention of Chronic Kidney Disease Associated with Multiple Complications in a Labrador

2022· article· en· W4289886984 sur OpenAlexaboutno aff
Rofique Ahmed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Bioresource Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseIntervention (counseling)DiseaseInternal medicineIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 9-year-old male Labrador retriever was presented with a history of weakness, lethargy, inappetence, yellowish urine, and blackish stool.The body temperature was found to be within the normal range (101.1°F) with pale mucous membrane and swelling of the forelimb showing gangrene formation.A blood biochemical test was done in which SGPT, SGOT, BUN, creatine, albumin, glucose, and total protein were significantly higher than the normal range.Abdominal ultrasonography revealed degenerative changes in both the kidneys with significant loss of cortico-medullary junction differentiation, cystitis, hepatomegaly, hepatitis, and ascites were noticed.The overall findings indicated chronic kidney disease with multiple complications.Treatment was initiated with Mannitol (20%), Lasix, Glutamax Forte, Erythropoietin Injection, Renodyl capsule, and other supportive drugs.Blood biochemical tests were done every week for monitoring which showed considerable improvement in the condition of the animal with the ongoing treatment. HIGHLIGHTSm Chronic Kidney Disease (CKD) is one of the most common kidney disorders of adult dogs, especially in male Labradors.m Proper diagnosis and therapeutic intervention are a must for prolonging the life expectancy of the dogs.m Prophylactic measures including nutritional management and care are needed to decrease the incidences of CKD in dogs.m In the present investigation, treatment was given as per standard protocol with few changes based on multiple complications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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