Aging in cats
Notice bibliographique
Résumé
PRACTICAL RELEVANCE: Aged pets comprise a significant proportion of the small animal veterinarian's patient population; in the USA, for example, it was estimated that over 20% of pet cats were 11 years of age or older in 2011. Certain changes associated with aging are neither positive nor negative, but others are less desirable, associated with illness, changes in mobility or the development of unwanted behaviors. These changes can greatly affect the health and wellbeing of the cat and have a tremendous impact on the owner. CLINICAL CHALLENGES: Regular veterinary examinations are essential for evaluating the health of older patients and for providing owners with guidance regarding optimal care. With the exception of overt disease, however, it is difficult to definitively determine if a cat is displaying changes that are appropriate for age or if they reflect an abnormal process or condition. GOALS: This is the first of two review articles in a Special Issue devoted to feline healthy aging. The goals of the project culminating in these publications included developing a working definition for healthy aging in feline patients and identifying clinical methods that can be used to accurately classify healthy aged cats. This first review provides a thorough, systems-based overview of common health-related changes observed in cats as they age. EVIDENCE BASE: There is a paucity of research in feline aging. The authors have drawn on expert opinion and available data in both the cat and other species.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».