Insurance data for research in companion animals: benefits and limitations
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
The primary aim of this article is to review the use of animal health insurance data in the scientific literature, especially in regard to morbidity or mortality in companion animals and horses. Methods and results were compared among studies on similar health conditions from different nations and years. A further objective was to critically evaluate benefits and limitations of such databases, to suggest ways to maximize their utility and to discuss the future use of animal insurance data for research purposes. Examples of studies on morbidity, mortality and survival estimates in dogs and horses, as well as neoplasia in dogs, are discussed.We conclude that insurance data can and should be used for research purposes in companion animals and horses. Insurance data have been successfully used, e.g. to quantify certain features that may have been hitherto assumed, but unmeasured. Validation of insurance databases is necessary if they are to be used in research. This must include the description of the insured population and an evaluation of the extent to which it represents the source population. Data content and accuracy must be determined over time, including the accuracy/consistency of diagnostic information. Readers must be cautioned as to limitations of the databases and, as always, critically appraise findings and synthesize information with other research. Similar findings from different study designs provide stronger evidence than a sole report. Insurance data can highlight common, expensive and severe conditions that may not be evident from teaching hospital case loads but may be significant burdens on the health of a population.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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