Biometria fetal e viabilidade neonatal em cães da raça retriever do labrador
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".