Development of reference intervals for pupillometry in healthy dogs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pupillometry, the measurement of pupil size and reactivity to a stimulus, has various uses in both human and veterinary medicine. These reflect autonomic tone, with the potential to assess nociception and emotion. Infrared pupillometry reduces inaccuracies that may occur when the pupillary light reflex is determined subjectively by the examiner. To our knowledge, there are no published studies outlining normal reference intervals for automated pupillometry in dogs. Objective: automated pupillometry reference intervals from 126 healthy canine eyes. Methods: The pupillary light reflex (PLR) was measured with a handheld pupillometer (NeurOptics™ PLR-200™ Pupillometer). Parameters recorded included maximum pupil diameter (MAX), minimum pupil diameter (MIN), percent constriction (CON), latency (LAT), average constriction velocity (ACV), maximum constriction velocity (MCV), average dilation velocity (ADV) and time to 75% pupil diameter recovery (T75). One measurement was obtained for each eye. Results: The following reference intervals were developed: MAX (6.05-11.30 mm), MIN (3.76-9.44 mm), CON (-37.89 to -9.64 %), LAT (0.11-0.30 s), ACV (-6.39 to -2.63 mm/ s), MCV (-8.45 to -3.75 mm/s), ADV (-0.21-1.77 mm/s), and T75 (0.49-3.20 s). Clinical significance: The reference intervals developed in this study are an essential first step to facilitate future research exploring pupillometry as a pain assessment method in dogs.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».