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Enregistrement W2886849530 · doi:10.2460/javma.253.4.470

Case-control study of risk factors for pasture-and endocrinopathy-associated laminitis in North American horses

2018· article· en· W2886849530 sur OpenAlexaff
Michelle C. Coleman, Jim K. Belknap, Susan C. Eades, Hannah Galantino‐Homer, Robert J. Hunt, Raymond J. Geor, Molly E. McCue, C. Wayne McIlwraith, Rustin M. Moore, John F. Peroni, Hugh G.G. Townsend, Nathaniel A. White, Kevin J. Cummings, Renata Ivanek, Noah D. Cohen

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Veterinary Medical Association · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCollege of Veterinary Medicine and Biomedical Sciences, Texas A and M UniversityTexas A and M UniversityAmerican Association of Equine Practitioners Foundation
Mots-clésLaminitisLamenessMedicineHorseBiosecurityOdds ratioConditional logistic regressionVeterinary medicinePoisson regressionInternal medicineEnvironmental healthSurgeryBiologyPathologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE To investigate risk factors for the development of pasture- and endocrinopathy-associated laminitis (PEAL) in horses and ponies in North America. DESIGN Case-control study. ANIMALS 199 horses with incident cases of PEAL and 351 horses from 2 control populations (healthy horses [n = 198] and horses with lameness not caused by laminitis [153]) that were evaluated in North America between January 2012 and December 2015 by veterinarian members of the American Association of Equine Practitioners. PROCEDURES North American members of the American Association of Equine Practitioners were contacted to participate in the study, and participating veterinarians provided historical data on incident cases of PEAL, each matched with a healthy control and a lameness control. Conditional logistic regression analysis was used to compare data on PEAL-affected horses with data on horses from each set of controls. RESULTS Horses with an obese body condition (ie, body condition score ≥ 7), generalized or regional adiposity (alone or in combination), preexisting endocrinopathy, or recent (within 30 days) glucocorticoid administration had increased odds of developing PEAL, compared with horses that did not have these findings. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE The present study identified several risk factors for PEAL that may assist not only in managing and preventing this form of laminitis, but also in guiding future research into its pathogenesis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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