Prevalence, duration and risk factors for appendicular osteoarthritis in a UK dog population under primary veterinary care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Osteoarthritis is the most common joint disease diagnosed in veterinary medicine and poses considerable challenges to canine welfare. This study aimed to investigate prevalence, duration and risk factors of appendicular osteoarthritis in dogs under primary veterinary care in the UK. The VetCompass TM programme collects clinical data on dogs attending UK primary-care veterinary practices. The study included all VetCompass TM dogs under veterinary care during 2013. Candidate osteoarthritis cases were identified using multiple search strategies. A random subset was manually evaluated against a case definition. Of 455,557 study dogs, 16,437 candidate osteoarthritis cases were identified; 6104 (37%) were manually checked and 4196 (69% of sample) were confirmed as cases. Additional data on demography, clinical signs, duration and management were extracted for confirmed cases. Estimated annual period prevalence (accounting for subsampling) of appendicular osteoarthritis was 2.5% (CI 95 : 2.4–2.5%) equating to around 200,000 UK affected dogs annually. Risk factors associated with osteoarthritis diagnosis included breed (e.g. Labrador, Golden Retriever), being insured, being neutered, of higher bodyweight and being older than eight years. Duration calculation trials suggest osteoarthritis affects 11.4% of affected individuals’ lifespan, providing further evidence for substantial impact of osteoarthritis on canine welfare at the individual and population level.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».