Vergiftungen durch Aufnahme von Unrat bei Hunden (“Müllintoxikation”)
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung Gegenstand und Ziel: Die Aufnahme von Abfällen oder Kadavern durch Hunde als Aasfresser ist nicht ungewöhnlich. Bisher wurden in diesem Zusammenhang vor allem akute gastrointestinale Symptome beschrieben. In der neueren Literatur finden sich jedoch auch Berichte über zum Teil schwere neurologische Störungen. Die Zielsetzung der vorliegenden Untersuchung war die Beschreibung von Rassen-, Altersund Geschlechtsverteilung sowie Symptomen und Prognose bei durch die Aufnahme von Unrat hervorgerufenen Intoxikationen. Untersuchungsgut, Material und Methode: Daten von im Zeitraum Dezember 2003 bis Juli 2007 stationär aufgenommenen Patienten wurden retrospektiv auf Hinweise für eine durch Aufnahme von Unrat ausgelöste Intoxikation untersucht. Ergebnisse: Insgesamt konnten 26 Hunde mit einer “Müllintoxikation” identifiziert werden. Achtzehn Hunde waren weiblich und nur acht männlich. Das mittlere Alter lag bei 4,4 Jahren (6 Monate bis 14 Jahre). Die am häufigsten vertretenen Rassen waren Labrador Retriever (n = 5), Golden Retriever und Jack Russell Terrier (je n = 3). 17 Hunde (65%) zeigten zentralnervöse Veränderungen. Bei 10 dieser Hunde war die Aufnahme von Unrat anamnestisch gesichert. Schlussfolgerungen: Neurologische Störungen konnten bei über der Hälfte der untersuchten Hunde festgestellt werden. In zukünftigen Untersuchungen sollte deshalb zur Identifizierung möglicher auslösender Substanzen besonderer Wert auf eine umfangreiche toxikologische Abklärung solcher Fälle gelegt werden. Klinische Relevanz: Bei plötzlichem Auftreten von zentralnervösen Symptomen sollte auch an Intoxikationen durch die Aufnahme von Unrat gedacht werden. Die Therapie erfolgt soweit möglich durch Dekontamination sowie symptomatisch. Die Prognose ist in der Regel gut.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».