Characterization and prevalence of cataracts in Labrador Retrievers in The Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence and distribution of types of cataract, investigate the effects of selective breeding on cataract development, and identify the relationship between posterior polar cataract and other types of cortical cataracts in Labrador Retrievers in The Netherlands. ANIMALS: 9,017 Labrador Retrievers. PROCEDURES: Records of 18,283 ophthalmic examinations performed by veterinary ophthalmologists from 1977 through 2005 were reviewed. There were 522 dogs affected by hereditary cataracts in 1 or both eyes without progressive retinal atrophy (PRA) and 166 PRA-affected dogs with cataracts. These cataracts were divided into 3 groups: posterior polar (triangular) cataract, extensive immature and mature cataract, and a miscellaneous group. Dogs with PRA were analyzed separately. RESULTS: From 1980 through 2000, the prevalence of hereditary cataracts was stable at 8%. The prevalence of cataracts in offspring of cataract-affected dogs was significantly increased, compared with the prevalence in offspring of nonaffected dogs. The distribution of types of cataract was significantly different between dogs with primary cataracts and PRA-affected dogs. Dogs with posterior polar (triangular) cataracts produced affected offspring with the same distribution of types of cataracts as the entire population of primary cataract-affected dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Cataract development in the Labrador Retriever population in The Netherlands appears to be a predominantly genetic disorder. Posterior polar (triangular) cataracts appear to be related to other types of hereditary cataract. Although there is no conclusive evidence, it seems valid to continue exclusion of all Labrador Retrievers affected by any type of primary cataract from breeding.
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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 | 0,000 |
| 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 ».