Cofactors associated with Sudden Acquired Retinal Degeneration Syndrome: 151 dogs within a reference population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine factors associated with sudden acquired retinal degeneration syndrome (SARDS) diagnosed within one referral population. ANIMALS STUDIED: 151 dogs diagnosed with SARDS. PROCEDURES: Breed, age, sex, and body weight were compared between dogs with electroretinogram-confirmed SARDS and dogs presented to the UC Davis Veterinary Medical Teaching Hospital (UCD-VMTH) from 1991 to 2014. RESULTS: SARDS was diagnosed in 151 dogs, representing 1.3% of dogs presented to the UCD-VMTH for ophthalmic disease. Although dogs of 36 breeds were affected, the Dachshund (n = 31, 21%), Schnauzer (16, 11%), Pug (11, 7%), and Brittany (5, 3%) were significantly overrepresented, and the Labrador Retriever (3, 2%) was significantly underrepresented vs. the reference population (P < 0.001). Median (range) age and body weight of affected vs. reference dogs were 8.9 (3-20) vs. 6.8 (0.1-26) years and 12.4 (2.8-52.7) vs. 22.3 (0.1-60) kg, respectively. Dogs 6-10 years of age and between 10-20 kg in body weight were significantly overrepresented in the SARDS population, while dogs <6 years of age were significantly underrepresented (P < 0.01). Spayed females (59% of affected dogs) were significantly overrepresented compared to the reference population, whereas intact females (1% of affected dogs) were significantly underrepresented. CONCLUSIONS: Consistent with previous studies, smaller, middle-aged, spayed female dogs may be at increased risk of developing SARDS. Unlike previous studies, this is the first study comparing a variety of SARDS-affected breeds to a reference population. Potentially increased risk of SARDS in several breeds, particularly Dachshunds, suggests a familial factor that warrants further investigation using genetic techniques.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».