Langtids EKG-registrering av friske Labrador retrievere
Bibliographic record
Abstract
Ved langtids EKG-undersøkelse registreres hjertets elektriske aktivitet, frekvens og rytme over en tidsperiode på minimum 24 timer. Indikasjonene for bruk er blant annet funn av arytmier eller episoder med synkope, og langtids EKG utgjør dermed et av de diagnostiske hjelpemidlene ved utredning av hjertesykdom hos hund. \n\nI denne studien har 18 friske Labradorer i alderen 18 måneder opp til og med 8 år gjennomgått en langtids EKG-monitorering ved bruk av Holter EKG. For å sikre at de inkluderte hundene var friske gjennomgikk alle klinisk undersøkelse, ekkokardiografi og blodtrykksmåling. Serumkonsentrasjonen av troponin (cTnI), en biomarkør for myokardskade, ble også målt. Hundene fikk først påsatt en korttids EKG, og senere en Holter EKG som de hadde på seg i minimum 24 timer. Målet med oppgaven var å undersøke normalvariasjoner på langtids EKG-registrering av voksne, friske Labrador retrievere. \n\nStudien viste en stor variasjon i EKG-resultatene hos de 18 hundene, og det ble oppdaget episoder med arytmi hos 13 av 18 hunder (72 %). Det vanligste funnet var ventrikulære komplekser, mer spesifikt premature ventrikulære komplekser som forekom hos 6 av 18 hunder (33 %). Det ble også oppdaget supraventrikulære komplekser hos 5 av 18 hunder (28%), der én hund hadde episoder med supraventrikulær takykardi. Hos 4 av 18 hunder (22 %) ble det gjort funn av junctional rytme, og én av hundene hadde en 2. grads AV-blokk. Disse funnene viser at hjerterytmeforstyrrelser forekommer hos klinisk friske Labradorer, men de individuelle forskjellene er store. Flere studier med større populasjoner er derfor nødvendig for å kartlegge normalvariasjoner på langtids EKG hos friske hunder.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.059 | 0.029 |
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".