Lipoma in dogs under primary veterinary care in the UK: prevalence and breed associations
Notice bibliographique
Résumé
Lipomas are masses of mesenchymal origin, comprising of adipocytes, and are often clinically unremarkable but can be alarming to owners. Although lipomas are reportedly common in dogs, no studies have specifically investigated risk factors associated with their occurrence. This study was a large-scale retrospective analysis of electronic patient records of dogs attending practices participating in VetCompass™. Univariable and multivariable logistic regression methods were used to evaluate associations between risk factors and primary-care veterinary diagnosis of lipoma. From 384,284 dogs under veterinary care during 2013 at 215 primary practice clinics in the UK, there were 2765 lipoma cases identified giving a one-year prevalence of 1.94% (95% CI: 1.87–2.01). Breeds with the highest lipoma prevalence included Weimaraner (7.84%, 95% CI 6.46–9.40), Dobermann Pinscher (6.96%, 95% CI 5.67–8.44), German Pointer (5.23%, 95% CI 3.93–6.80), Springer Spaniel (5.19%, 95% CI 4.76–5.66), and Labrador Retriever (5.15%, 95% CI 4.90–5.41). Dogs with an adult bodyweight equal or higher than their breed/sex mean had 1.96 (95% CI 1.81–2.14, P < 0.001) times the odds of lipoma compared with dogs that weighed below their breed/sex mean. The odds of lipoma increased as adult bodyweight increased. Increased age was strongly associated with increasing odds of lipoma. Compared with dogs aged 3.0 to < 6.0 years, dogs aged 9.0 - < 12.0 years had 17.52 times the odds (95% CI 14.71–20.85, P < 0.001) of lipoma. Neutered males (OR: 1.99, 95% CI 1.69–2.36, P < 0.001) and neutered females (OR: 1.62, 95% CI 1.37–1.91, P < 0.001) had higher odds than entire females. Insured dogs had 1.78 (95% CI 1.53–2.07, P < 0.001) times the odds of lipoma compared with uninsured dogs. Lipomas appear to be a relatively common diagnosis in primary-care practice. Certain breeds were identified with remarkably high lipoma prevalence, highlighting the risk that owners should be prepared for. Lipoma predisposition of larger bodyweight individuals within breed/sex suggests that being overweight or obese may be a predisposing factor but would need further work to confirm.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».