Analysis of Skin Microbiota from Canine Dermatitis in Odisha
Notice bibliographique
Résumé
In the present study 86 number of skin scrapings were collected from various breeds like Labrador retriever (n=32), German shepherd (n=21), Spitz (n=9), Dacshund (n=16), Mastiff (n=5), Boxer (n=3) and age groups from 6 months to, above 3 year with characteristics ring like lesions, alopecia, irregular patches of hair loss. All the dogs were presented to teaching veterinary clinical complex, Odisha veterinary college from December 2018 to June 2019.On routine identification of fungus out of 86 number of skin scrappings it was revealed that arthospores were present in 54 number of samples. The predominant fungal infection from the ringworm infected dog cases was found to be Microsporum species (48.15%). Microscopic examination with cotton blue stain and wet mount method by 10% aqueous solutions of potassium hydroxide was done for identification of dermatophytes. Highest percent of infection was noticed between 6month to one and half year aged groups of canine species, may be due to poor development of immunity. Highest prevalence of dermatomycosis was recorded in Labrador retriever (37.03%) followed by German shepherd breed (25.92%) of canine species. On disk diffusion method of antifungal susceptibility test it was found that Miconazole (10µg) was found to be highly sensitive followed by Ketoconazole (15µg), Clotrimazole (10µg).
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».