Breath characteristics and adventitious lung sounds in healthy and asthmatic horses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Standard thoracic auscultation suffers from limitations, and no systematic analysis of breath sounds in asthmatic horses exists. OBJECTIVES: First, characterize breath sounds in horses recorded using a novel digital auscultation device (DAD). Second, use DAD to compare breath variables and occurrence of adventitious sounds in healthy and asthmatic horses. ANIMALS: Twelve healthy control horses (ctl), 12 horses with mild to moderate asthma (mEA), 10 horses with severe asthma (sEA) (5 in remission [sEA-], and 5 in exacerbation [sEA+]). METHODS: Prospective multicenter case-control study. Horses were categorized based on the horse owner-assessed respiratory signs index. Each horse was digitally auscultated in 11 locations simultaneously for 1 hour. One-hundred breaths per recording were randomly selected, blindly categorized, and statistically analyzed. RESULTS: Digital auscultation allowed breath sound characterization and scoring in horses. Wheezes, crackles, rattles, and breath intensity were significantly more frequent, higher (P < .001, P < .01, P = .01, P < .01, respectively) in sEA+ (68.6%, 66.1%, 17.7%, 97.9%, respectively), but not in sEA- (0%, 0.7%, 1.3%, 5.6%) or mEA (0%, 1.0%, 2.4%, 1.7%) horses, compared to ctl (0%, 0.6%, 1.8%, -9.4%, respectively). Regression analysis suggested breath duration and intensity as explanatory variables for groups, wheezes for tracheal mucus score, and breath intensity and wheezes for the 23-point weighted clinical score (WCS23). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: The DAD permitted characterization and quantification of breath variables, which demonstrated increased adventitious sounds in sEA+. Analysis of a larger sample is needed to determine differences among ctl, mEA, and sEA- horses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».