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Enregistrement W2946716155 · doi:10.22201/fmvz.24486760e.2019.1.585

Epidemiology of urolithiasis in dogs from Guadalajara City, Mexico

2019· article· en· W2946716155 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia Iveth Mendóza-López, Javier del Ángel Caraza, María Alejandra Aké-Chiñas, Israel Alejandro Quijano-Hernández, Marco Antonio Barbosa-Mireles

Notice bibliographique

RevueVeterinaria México OA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyStruviteBreedCalcium oxalateMedicineVeterinary medicineAnimal scienceUrinary systemInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urolithiasis is a frequent and recurrent problem in dogs around the world. Several epidemiological studies based on mineral composition of uroliths have been carried out in different geographical areas. The objective of this study was to analyze epidemiological data of 195 dogs with urolithiasis from the metropolitan area of Guadalajara Jalisco, Mexico. To determine the chemical composition of uroliths, quantitative and qualitative analyses were performed by means of stereoscopic microscopy and infrared spectroscopy. The dogs` median age was six years and a male-female ratio of 1.4:1 was observed. The most affected pure breed dogs were schnauzer, poodle, Labrador retriever, Yorkshire terrier, and German shepherd. The frequency of uroliths of struvite, calcium oxalate, urates, mixes, and compounds, is similar to the one found in other studies performed in other populations. However, a much higher frequency of silicate-containing uroliths (16.92%) was observed, both in a pure form as well as in mineral mixtures. These results led us to suggest the need to develop further investigations to determine the origin of this high frequency.Figure 1. Different types of uroliths. Note the differences in shape, size, color, and number; however, none of these characteristics is specific to a particular mineral composition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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