Sensitivity of commercial scanners to microchips of various frequencies implanted in dogs and cats
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the sensitivity of 4 commercially available microchip scanners used to detect or read encrypted and unencrypted 125-, 128-, and 134.2-kHz microchips under field conditions following implantation in dogs and cats at 6 animal shelters. DESIGN: Cross-sectional study. Animals-3,949 dogs and cats at 6 animal shelters. PROCEDURES: Each shelter was asked to enroll 657 to 660 animals and to implant microchips in 438 to 440 animals (each shelter used a different microchip brand). Animals were then scanned with 3 or 4 commercial scanners to determine whether microchips could be detected. Scanner sensitivity was calculated as the percentage of animals with a microchip in which the microchip was detected. RESULTS: None of the scanners examined had 100% sensitivity for any of the microchip brands. In addition, there were clear differences among scanners in regard to sensitivity. The 3 universal scanners capable of reading or detecting 128- and 134.2-kHz microchips all had sensitivities > or = 94.8% for microchips of these frequencies. Three of the 4 scanners had sensitivities > or = 88.2% for 125-kHz microchips, but sensitivity of one of the universal scanners for microchips of this frequency was lower (66.4% to 75.0%). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results indicated that some currently available universal scanners have high sensitivity to microchips of the frequencies commonly used in the United States, although none of the scanners had 100% sensitivity. To maximize microchip detection, proper scanning technique should be used and animals should be scanned more than once. Microchipping should remain a component of a more comprehensive pet identification program.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle