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Enregistrement W1980923737 · doi:10.1590/s1984-29612013000300022

Video otoscopy as a diagnostic tool for canine otoacariasis

2013· article· en· W1980923737 sur OpenAlexaff
Clarissa Pimentel de Souza, Guilherme G. Verocai, Margareth Balbi, Fábio Barbour Scott

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Parasitologia Veterinária/Brazilian Journal of Veterinary Parasitology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological diseases and infestations
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGold standard (test)Veterinary medicineMiteInfestationBiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canine otoacariasis, or otodectic mange, is a common parasitic disorder of dogs' ear canals caused by the mite Otodectes cynotis. Infestation can be detected through diverse protocols of varying sensitivity. We evaluated the use of video otoscopy in comparison with conventional otoscopy and cerumen examination under a microscope for diagnosing O. cynotis in dogs. Thirty-five dogs were evaluated bilaterally for the presence of ear mites, using a veterinary otoscope (Gowlands®), a video otoscope (Welch Allyn®) and the gold-standard technique of examination of swab-collected cerumen under a microscope. Each ear was considered to represent one sample, and 69 ears were examined, since one dog presented with one completely stenotic ear canal. Ear mites were diagnosed in 59.42% (41/69) through video otoscopy. The same 41 infested ear canals were detected by means of cerumen examination under a microscope, whereas conventional otoscopy was able to diagnose mites in only 39.13% (27/69). This difference was statistically significant (p < 0.001). Video otoscopy proved to be superior to conventional otoscopy, and equivalent to the gold standard for detection of O. cynotis in canine ear canals, and should be recommended for controlled trials on drug efficacy for treatment of canine otoacariasis.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,332 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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