Quantifying refractive error in companion dogs with and without nuclear sclerosis: 229 eyes from 118 dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the relationship between nuclear sclerosis (NS) and refractive error in companion dogs. ANIMALS STUDIED: One hundred and eighteen companion dogs. PROCEDURES: Dogs were examined and found to be free of significant ocular abnormalities aside from NS. NS was graded from 0 (absent) to 3 (severe) using a scale developed by the investigators. Manual refraction was performed. The effect of NS grade on refractive error was measured using a linear mixed effects analysis adjusted for age. The proportion of eyes with >1.5 D myopia in each NS grade was evaluated using a chi-square test. Visual impairment score (VIS) was obtained for a subset of dogs and compared against age, refractive error, and NS grade. RESULTS: Age was strongly correlated with NS grade (p < .0001). Age-adjusted analysis of NS grade relative to refraction showed a mild but not statistically significant increase in myopia with increasing NS grade, with eyes with grade 3 NS averaging 0.58-0.88 D greater myopia than eyes without NS. However, the myopia of >1.5 D was documented in 4/58 (6.9%) eyes with grade 0 NS, 12/91 (13.2%) eyes with grade 1 NS, 13/57 (22.8%) eyes with grade 2 NS, and 7/23 (30.4%) eyes with grade 3 NS. Risk of myopia >1.5 D was significantly associated with increasing NS grade (p = .02). VIS was associated weakly with refractive error, moderately with age, and significantly with NS grade. CONCLUSIONS: NS is associated with visual deficits in some dogs but is only weakly associated with myopia. More work is needed to characterize vision in aging 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 | 0,001 | 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 ».