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Enregistrement W4403129786 · doi:10.1016/j.anopes.2024.100079

Method: Body composition assessment of sows using dual-energy X-ray absorptiometry

2024· article· en· W4403129786 sur OpenAlexafffund
J. Heurtault, G. Maïkoff, Marie-Pierre Létourneau-Montminy, P. Schlegel

Notice bibliographique

RevueAnimal - Open Space · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésDual-energy X-ray absorptiometryComposition (language)X-rayDual energyDual (grammatical number)Materials scienceNuclear medicineMedicinePhysicsInternal medicineBone mineralOpticsArtOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For about 30 years, the introduction of dual X-ray absorptiometry ( DXA ) scanners in swine research has enabled the non-invasive study of body composition kinetics in animals. So far, the use of DXA technology in swine was focused on piglets, growing pigs up to about 140 kg of BW, as well as carcasses. Due to their size and weight, measuring a sow’s body composition is beyond the technical limits of the device. Furthermore, the chemical composition derived from DXA values is based on equations developed for pigs weighing between 20 and 100 kg. The present aim was to focus on the sow to (1) present a standard operation procedure to obtain the body composition of sows by DXA, and (2) assess the ability of available equations to predict a sow’s chemical body composition. For (1), a study investigated the effect of the animal’s position on DXA body composition. A total of 58 DXA acquisitions of sows were obtained on the standard ventral position (front and back legs extended) and on the lateral position (on left flank with right legs placed inward and left legs placed outward). The predicted BW, lean tissue mass, fat tissue mass, bone mineral content, bone area, and bone mineral density of the standard ventral position from the obtained lateral position resulted in root mean square prediction errors expressed as a percentage of the observed mean value of 0.5, 1.9, 5.0, 2.7, 3.1 and 3.5%, respectively. For (2), 3 sows were scanned alive and then slaughtered to measure chemical composition, then, these results were compared with equations based on growing pig data. The chemical composition of the carcass was predicted more accurately than that of the empty body. Regarding minerals, the Ca and P contents of the empty body were overestimated (12 and 3% respectively), as with the Ca content of the carcass (6%), while the P content of the carcass was underestimated (5%). In conclusion, the proposed material and operation procedure enables the scanning of sows which exceed the maximal specification of a DXA device. Furthermore, before concluding the accuracy of the chemical body composition prediction equations based on DXA data for pigs weighing between 20 and 100 kg, additional data are required to determine their applicability to sows.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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