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Enregistrement W6981723571

Evaluation of glomerular filtration rate in healthy and adult Labrador Retriever dogs

2008· other· fr· W6981723571 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2008
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiquePentecostalism and Christianity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabrador RetrieverClearanceFluorescent labellingReference values
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le débit de filtration glomérulaire (DFG) constitue le meilleur marqueur de la fonction rénale. L'objectif de ce travail a été d'évaluer la fonction rénale chez le chien sain adulte de race Labrador Retriever. Trente et un Labradors Retriever adultes, cliniquement sains, issus de 3 élevages, ont été testés selon un protocole standardisé. Le DFG a été estimé par le test de la clairance plasmatique de la créatinine exogène. Ce test a consisté en une administration intraveineuse à t0 de créatine exogène (40 mg/kg). Des prélèvements sanguins ont été réalisés 5, 10, 60, 120, 240, 360 et 480 minutes après l'administration. La clairance plasmatique a été calculée par une approche non compartimentale. Les chiens testés étaient âgés de 1,8 à 11,1 ans (4,8 + ou 2,6 ans) et pesaient de 23,6 à 40,6 kg (29,5 + ou 4,8 kg). La valeur de DFG observée était de 2,1 + ou 0,4 ml/min/kg. Aucun effet du poids ni de l'âge sur le DFG n'a été observé. Seules les concentrations plasmatiques de créatine et d'urée ont montré un effet statistiquement significatif (p<0,05) sur le DFG du Labrador Retriever. Un plan de stratégies limitées de prélèvements a été proposé pour optimiser le calcul du DFG en minimisant le nombre de prélèvements. Une stratégie à 4 prélèvements (10, 60, 240, 480 minutes après t0), avec seulement 4,6% d'erreur sur l'estimation du DFG, a été retenue. En conclusion, cette étude est la première à documenter la fonction rénale du Labrador Retriever sain. Un plus grand nombre de chiens permettraient de déterminer un intervalle de référence du DFG et de la créatinine plasmatique au sein de cette race.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2008
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Résumé présentoui

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