Eletrocardiografia computadorizada em cães: estudo comparativo
Bibliographic record
Abstract
O método de eletrocardiografia computadorizada (ECG-C) vem sendo crescentemente difundido na medicina veterinária, havendo atualmente diversas marcas e modelos de eletrocardiógrafos disponíveis no mercado. Diante da possibilidade de diferenças na sensibilidade e na reprodutibilidade das medidas obtidas nos traçados, o presente estudo teve como objetivo comparar os parâmetros eletrocardiográficos de cães, obtidos por dois sistemas. Foram avaliados dois diferentes softwares computadorizados, o Wincardio Micromed® (WIN) e o modelo TEB ECGPC® (TEB). Quarenta e dois cães hígidos, de diferentes raças (Cocker Spaniel, Daschund, Labrador, Pinscher, Pit Bull Terrier Poodle, Schnauzer, Shit Tzu, Yorkshire e sem raça definida), machos e fêmeas e com idade entre 4 meses e 16 anos foram agrupados segundo o peso e examinados pelos dois sistemas. As medidas eletrocardiográficas dos diferentes traçados foram analisadas na derivação DII. Os resultados indicaram que o sistema TEB apresentou maior sensibilidade na obtenção das medidas de duração da onda P e do complexo QRS, enquanto o sistema WIN foi mais sensível para determinar as medidas de amplitude dos mesmos parâmetros. Os animais de maior porte (26-37kg) apresentaram maior variância nas medidas de duração e amplitude de onda P e duração do complexo QRS em comparação aos cães de médio (14-25kg) e pequeno (1-13kg) porte. O achado de diferenças entre os sistemas testados deve ser levado em consideração ao se empregar os diversos equipamentos para diagnóstico por meio de ECG-C na rotina clínica, de modo a evitarem-se divergências na interpretação dos exames entre diferentes prestadores de serviços veterinários.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".