Association between oral health status and retrovirus test results in cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine associations between oral health status and seropositivity for FIV or FeLV in cats. DESIGN: Cross-sectional survey. ANIMALS: 5,179 cats. PROCEDURES: Veterinarians at veterinary clinics and animal shelters completed online training on oral conditions in cats and then scored oral health status of cats with no known history of vaccination against FIV. Age, sex, and results of an ELISA for retroviruses were recorded. Results were analyzed by means of standard logistic regression with binary outcome. RESULTS: Of 5,179 cats, 237 (4.6%) and 186 (3.6%) were seropositive for FIV and FeLV, respectively, and of these, 12 (0.2%) were seropositive for FIV and FeLV. Of all 5,179 cats, 1,073 (20.7%) had gingivitis, 576 (11.1%) had periodontitis, 203 (3.9%) had stomatitis, and 252 (4.9%) had other oral conditions (overall oral disease prevalence, 2,104/5,179 [40.6%]). Across all age categories, inflammatory oral disease was associated with a significantly higher risk of a positive test result for FIV, compared with the seropositivity risk associated with other oral diseases or no oral disease. Stomatitis was most highly associated with risk of FIV seropositivity. Cats with any oral inflammatory disease were more likely than orally healthy cats to have a positive test result for FeLV. Increasing age was associated with a higher prevalence of oral disease in retrovirus-seronegative cats. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Inflammatory oral disease was associated with an increased risk of seropositivity for retroviruses in naturally infected cats. Therefore, retroviral status of cats with oral inflammatory disease should be determined and appropriate management initiated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».