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Enregistrement W7036329832

Biometria fetal e viabilidade neonatal em cães da raça retriever do labrador

2020· dissertation· pt· W7036329832 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Lisbon Repository (University of Lisbon) · 2020
Typedissertation
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMediterranean and Iberian flora and fauna
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabrador RetrieverFetusBreedBirth weightStatistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As variabilidades de morfologia, taxas de crescimento e peso verificadas nas diferentes raças de cães, criam a necessidade de desenvolver parâmetros específicos para cada raça no âmbito da biometria fetal e da viabilidade neonatal de modo a salvaguardar a saúde materna e neonatal. O nosso estudo incluiu 26 cadelas e 148 cachorros da raça Retriever do Labrador. Foram realizados exames ecográficos entre os 25-35 dias de gestação (29 ± 4 dias) para medição do diâmetro da cavidade coriónica interna (ICC) e crown-rump length (CRL). Entre os 40–50 dias de gestação (46 ± 2 dias) foram medidos o diâmetro biparietal (BPD), diâmetro do corpo (BD) e comprimento do fémur (FL). Com base nas medições obtidas, foram desenvolvidas equações de regressão linear para a previsão da data do parto. A precisão das equações foi analisada retrospetivamente. Aquando do parto, os cachorros foram avaliados pela escala de Apgar. O peso corporal e a mortalidade foram registadas desde o nascimento até aos 12 dias de idade. A precisão dos modelos de regressão linear desenvolvidos foi de 40,0% e 90,0% para ICC, 80,0% e 100,0% para CRL, 90,0% e 100,0% para BPD, BD e FL para um erro de ±1 e ±2 dias, respetivamente. A precisão verificada foi geralmente inferior ao aplicar as medições obtidas a equações desenvolvidas por outros autores para cadelas de porte semelhante. A mortalidade perinatal total foi de 27,70%, na qual 53,66% correspondeu a mortalidade ao nascimento. A mortalidade neonatal precoce foi de 12,84%. O risco de mortalidade ao nascimento foi maior com o aumento do intervalo decorrido entre o nascimento de cachorros (p=0,003; valor-limite: 1h 27 min). Para a mortalidade até às 48h o decréscimo de pontuação de Apgar foi identificado como um factor de risco (p=0,01; valor-limite= 8,5). A diferença percentual do peso corporal foi um factor de risco para a mortalidade entre os 2 e 4 dias de idade (p=0,026; valor-limite: -1,11%) e entre os 4 e 6 dias de idade (p=0,008; valor-limite: 4,18%). Os resultados apresentados vêm corroborar a importância do desenvolvimento de critérios específicas para cada raça não só na previsão da data do parto com a biometria fetal mas também na identificação de fatores de risco para a mortalidade neonatal. Adicionalmente, demonstram como o FL poderá ser um parâmetro promissor na biometria fetal que ainda carece de investigação.

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)0,004
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,170 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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