Evaluation of tear quantity and quality treated with gintonin eye drops in Labrador retrievers and English springer spaniels
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to determine the relationship between tear osmolarity (TO), Schirmer tear test-1 (STT- 1) and tear film break-up time (TBUT) values in canines and to determine the impact of eye drops containing gintonin - a ginseng-derived lysophosphatidic acid (LPA) receptor ligand - on these indices. Fourteen canines (four English springer spaniels and ten Labrador retrievers) were randomized into two groups: the control group received only placebo eye drops (carboxymethylcellulose), while the experimental group received carboxymethylcellulose eye drops containing 5 µg of gintonin. Treatment was applied twice per day for a period of four weeks and STT-1, TBUT and TO were evaluated both prior to and following the treatment period; the latter using I-PEN® VET (I-MED Animal Health, QC, Canada). Pearson's correlation coefficients were calculated to investigate potential associations between baseline TO, STT-1 and TBUT values. Within-group statistical significance of value changes induced by treatment was determined using Student’s t-test. Positive correlations exist between TO and STT-1 values, as well as between TO and TBUT values (P = 0.001 and P = 0.032, respectively). Gintonin treatment significantly increased only TBUT (21.0 ± 11.2 s versus 7.5 ± 2.8 s) and TO (317.1 ± 18.1 mOsm/L versus 302.2 ± 19.3 mOsm/L) values (P < 0.01 and P < 0.05, respectively). The results suggest that gintonin improves canine tear film quality, as indicated by increased TBUT and TO values.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».