Veterinary echocardiographers' preferences for left atrial size assessment in dogs: the BENEFIT project
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/OBJECTIVES: Veterinary echocardiographers' preferences for left atrial (LA) size assessment in dogs have never been systematically investigated. The primary aim of this international survey study was to investigate echocardiographers' preferences for LA size assessment in dogs. The secondary aim was to investigate echocardiographers' preferences for assessing LA size in subgroups based on geographic, demographic, and professional profiles. ANIMALS, MATERIALS, AND METHODS: An online survey instrument was designed, verified, and distributed globally to the veterinary echocardiographers. RESULTS: A total of 670 echocardiographers from 54 countries on six continents completed the survey. Most echocardiographers (n = 621) used linear two-dimensional (2D)-based methods to assess LA size, 379 used subjective assessment, and 151 used M-mode-based methods. Most commonly, echocardiographers combined linear 2D-based methods with subjective assessment (n = 222), whereas 191 used linear 2D-based methods alone. Most echocardiographers (n = 436) using linear 2D-based methods preferred the right parasternal short-axis view and indexed the LA to the aorta. Approximately 30% (n = 191) of the echocardiographers who performed linear measurements from 2D echocardiograms shared the same preferences regarding dog position, acquisition view, indexing method, and identification of the time-point used for the measurement. The responses were comparably homogeneous across geographic location, training level, years of performing echocardiography, and type of practice. DISCUSSION/CONCLUSION: Most veterinary echocardiographers assessed LA size in dogs using linear 2D echocardiography from a right parasternal short-axis view, and by indexing the LA to the aorta. The respondents' preferences were similar across geographic, demographic, and professional backgrounds.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».