Prevalence of and risk factors for leptospirosis among dogs in the United States and Canada: 677 cases (1970–1998)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether there was a temporal trend in prevalence of leptospirosis among dogs in the United States and Canada and to determine whether age, sex, and breed were risk factors for the disease. DESIGN: Retrospective study. ANIMALS: 1,819,792 dogs examined at 22 veterinary teaching hospitals between 1970 and 1998. PROCEDURES: The Veterinary Medical Data Base was searched for records of dogs in which a diagnosis of leptospirosis was made, and hospital prevalence was calculated. Logistic regression was used to examine the association between leptospirosis and age, sex, and breed. RESULTS: 677 dogs with leptospirosis were identified. Thus, hospital prevalence was 37 cases/100,000 dogs examined. A significant increase in leptospirosis prevalence between 1983 and 1998 was identified. Male dogs were at significantly greater risk of leptospirosis than were female dogs; dogs between 4 and 6.9 years old and between 7 and 10 years old were at significantly greater risk than dogs < 1 year old; and herding dogs, hounds, working dogs, and mixed-breed dogs were at significantly greater risk than companion dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: The prevalence of leptospirosis among dogs examined at veterinary teaching hospitals in the United States and Canada has increased significantly since 1983. Male dogs of working and herding breeds were at greater risk.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».