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Enregistrement W1523629780

An Epidemiological study on Periodontal Diseases in Dogs - A Clinical Study of 103 Canine Patients

2010· article· en· W1523629780 sur OpenAlexaboutno aff
Raghwesh Ranjan, U. Zahid, Deepika Gupta, B. K. Bansal, K. Dua

Notice bibliographique

RevueINTAS POLIVET · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyBreedPeriodontal diseaseVeterinary medicinePet foodDentistryInternal medicineAnimal scienceFood scienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Periodontal diseases are quite common in pet dogs, but seldom draw attention of pet owners and Veterinarians. A study was conducted to determine the epidemiology of periodontal diseases in dogs. Oral cavities of 103 dogs, older than 6 months, were examined and details about feeding practices were recorded. The overall prevalence of periodontal diseases was recorded to be 68.9%. Within a breed, prevalence was high in Spitz (78.45%), Pomeranian (70%), Labrador (62.06%), Mongrel (75%) and other non descriptive breeds (68%) but low in German Shepherd, Dalmatian and Boxer breeds (50% each). In general, dogs given non-vegetarian diet appeared to suffer less than those given only vegetarian diet. Dogs given only vegetarian diet had highest prevalence (75.5%) of dental problems, followed by those given a combination of vegetarian and non-vegetarian diet (65.5%), a combination of both and commercial food (60%), a combination of vegetarian and commercial food (55.56%) and vegetarian and egg (25%).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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