Sensitivity of commercial scanners to microchips of various frequencies implanted in dogs and cats
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».