CONTRIBUTION TO THE STUDY OF RADIOGRAPHIC MODIFICATIONS OF X-LINKED MUSCULAR DYSTROPHIC GOLDEN RETRIEVER THORAX
Bibliographic record
Abstract
La myopathie dystrophique liée au sexe du chien de race golden Retriever est à l'heure actuelle le meilleur modèle animal de la maladie de Duchenne chez l'homme. Ce travail a permis d'étudier les modifications radiographiques du diaphragme et du poumon d'un groupe de chiens myopathes au cours de l'évolution de la maladie. Les chiens malades ont des diaphragmes extrêmement modifiés, aplatis, horizontalisés. Au moins 60% de ces animaux présentent des images radiographiques de hernies hiatales et environ un tiers des lésions de bronchopneumonie. Une corrélation a pu être mise en évidence entre une valeur de R élevée lors du premier examen radiographique et un décès précoce de l'animal. Cette étude ne nous a cependant pas permis d'utiliser de façon significative ce critère d'aplatissement du diaphragme dans l'évaluation du pronostic vital des golden Retriever myopathes étudiés. L'évaluation de radiographies faites à âge fixe et à intervalles réguliers chez les chiens étudiés nous permettrait peut-être, dans une étude prospective systématisée, d'atteindre cet objectif et donc de participer à la compréhension des mécanismes pathologiques de la maladie chez un modèle animal de la myopathie de Duchenne.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".