Influence of body conformation and heart rate in mode-M and Doppler echocardiographic parameters in Teckel and Labrador Retriever dogs
Bibliographic record
Abstract
Ecodopplercardiografia é o estudo do coração e grandes vasos por meio da ultra-sonografia, no qual são obtidas informações importantes de caráter qualitativo e quantitativo sobre o sistema cardiovascular. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da conformação corpórea e da freqüência cardíaca nos parâmetros ecodopplercardiográficos de cães das raças Teckel e Labrador Retriever e comparar as diferenças obtidas entre as duas raças. Foram utilizados 16 cães da raça Teckel, 4 machos e 12 fêmeas, com idades entre 2 e 7 anos e peso corpóreo entre 5 e 10 kg e 16 cães da raça Labrador Retriever, 5 machos e 11 fêmeas, com idades entre 2 e 7 anos e peso corpóreo entre 25 e 42 kg, sem alterações cardiovasculares (previamente verificadas através da anamnese, exame físico, radiografia do tórax, eletrocardiografia e mensuração da pressão arterial). Após a obtenção dos resultados dos parâmetros em modo M e Doppler para cada raça, concluiu-se que o estudo ecodopplercardiográfico nas raças Teckel e Labrador sugere valores de referência para cada raça, que a freqüência cardíaca exerceu influência sobre as medidas de tempo de enchimento ventricular para ambas as raças. Com relação às medidas corpóreas observou-se que a altura do animal foi a variável que mais correlacionou-se com as medidas ecodopplercardiográfica nos cães da raça Teckel, enquanto que nos cães da raça Labrador foram peso, superfície corpórea e comprimento do animal. As diferenças observadas entre as duas raças sugerem que a raça é fator determinante na aferição das mensurações ecodopplercardiográficas e que não só o peso do animal deve ser considerado como índice de referência para o estudo ecodopplercardiográfico em cães.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".