Risk factors for equine recurrent uveitis in a population of Appaloosa horses in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize clinical manifestations, measure frequency, and evaluate risk factors for equine recurrent uveitis (ERU) in Appaloosa horses in western Canada. ANIMALS: 145 Appaloosa horses. PROCEDURES: Ophthalmic examinations were completed and eyes were classified as having no or mild clinical signs, or moderate, or severe damage from ERU. Clinical signs, age, sex, base coat color, and pattern were recorded. Whole blood and/or mane hair follicles were collected for DNA extraction, and all horses were tested for the leopard complex (LP) spotting pattern allele. Pedigree analysis was completed on affected and unaffected horses, and coefficients of coancestry (CC) and inbreeding (COI) were determined. RESULTS: = 1.19). The fewspot coat pattern was significantly associated with increased risk for ERU compared to horses that were minimally patterned or true solids. The LP/LP genotype was at a significantly greater risk for ERU compared to lp/lp (OR = 19.4) and LP/lp (OR = 6.37). Classification of ERU was greater in the LP/LP genotype compared to LP/lp. Affected horses had an average CC of 0.066, and there was a significant difference in the distribution of CC for affected horses versus the control group (P = .021). One affected horse was the sire or grandsire of nine other affected. CONCLUSIONS: Age, coat pattern, and genetics are major risk factors for the diagnosis and classification of ERU in the Appaloosa.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».