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Enregistrement W7037826846

Flotation therapy for downer cows\n : a retrospective study of cases treated with flotation therapy at the Large animal clinic at the Faculté de Médecine Vétérinaire at Université de Montréal

2012· other· fr· W7037826846 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton) · 2012
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyCreatine kinaseConservative treatmentPathophysiologyEndocrine system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Downer cows as a syndrome was first reported in the 1950ies and have been a challenge for veterinarians ever since.A cow that is recumbent for too long may develop soft and nerve tissue lesions because of her recumbency.The pathophysiology and blood biochemistry related to downer cows have been studied by others.An important step in the treatment of a recumbent cow is to help her stand.Many inventions have been created in order achieve this.In this study flotation therapy, where buoyancy from water is used as a supportive force, as treatment was evaluated.A retrospective study of all cases that spent at least one day in the flotation tank at the Large Animal Clinic at the Facult de Mdecine Vtrinaire at Universit de Montral between the 12 th of June 2006 and the 4 th of April 2011 was conducted.The aim was to get a deeper understanding of the treatment and to identify factors that can be used to predict the outcome.The results indicate that flotation therapy for downer cows can greatly increase the recovery rate and save cases that otherwise would have a guarded prognosis.The results also indicate that infectious, musculoskeletal and nerve lesions are the most common diagnose of recumbent cows.For creatine kinase activity (CK) and aspartat aminotransferase activity (AST) there were statistically significant differences between survivors and non-survivors indicating that these muscle enzymes can be used to predict the outcome.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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