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Enregistrement W3008354297 · doi:10.1101/2020.02.25.964262

Clinical epidemiology of congenital heart diseases in dogs: prevalence, popularity and volatility throughout twenty years of clinical practice

2020· preprint· en· W3008354297 sur OpenAlexaboutno aff
PG Brambilla, M. Polli, Danitza Pradelli, Moshe Z. Papa, Rita Rizzi, Mara Bagardi, Claudio Bussadori

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Conditions and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDuctus arteriosusEpidemiologyPulmonic stenosisPopulationPediatricsRetrospective cohort studyStenosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The epidemiology of Congenital Heart Diseases (CHDs) has changed over the past twenty years. We evaluated the prevalence of CHDs in the population of dogs recruited in a single referral center (RC); compared the epidemiological features of CHDs in screened breeds (Boxers) versus nonscreened (French and English Bulldogs and German Shepherds), investigated the association of breeds with the prevalence of CHDs, determined the popularity and volatility of breeds over a 20-year period; and analysed the trends of the most popular breeds in the overall population of new-born dogs registered in the Italian Kennel Club from 1st January 1997 to 31st December 2017. This was a retrospective observational study, the cardiological database of the RC was analysed, and 1,779 clinical records fulfilled the inclusion criteria. Descriptive statistics and frequencies regarding the most representative breeds and CHDs were generated. A logistic regression model was used to analyse the trends of the most common CHDs found in single breeds (French Bulldog, English Bulldog, Boxer, and German Shepherd), and in groups of breeds (brachycephalic breeds and the most represented large breeds). The relationships between the breed popularity and the presence of CHDs was studied. The most common CHDs were Pulmonic Stenosis (34,1%), Patent Ductus Arteriosus (26,4%), Subaortic Stenosis (14,6%), Ventricular Septal Defect (4,8%), Aortic Stenosis (4,7%), Tricuspid Dysplasia (3,4%), Atrial Septal Defect (1,9%), Double Chamber Right ventricle (1,8%), Mitral Dysplasia (1,6%), and reverse Patent Ductus Arteriosus (0,7%). The most represented pure breeds were Boxer (19,4%), German Shepherd (9,4%), French Bulldog (6,2%), English Bulldog (4,9%), Maltese (3,7%), Newfoundland (3,1%), Rottweiler (3,1%), Golden Retriever (3,0%), Chihuahua (2,8%), Poodle (2,5%), Cavalier King Charles Spaniel (2,2%), American Staffordshire Terrier (2,1%), Labrador Retriever (2,3%), Dobermann (2,1%), Miniature Pinscher (2,0%), Cocker Spaniel (2,0%), Yorkshire Terrier (1,7%), Dogue de Bordeaux (1,6%), Dachshund (1,6%), and Bull Terrier (1,5%). Chihuahuas, American Staffordshire Terriers, Border Collies, French Bulldogs, and Cavalier King Charles Spaniel were the most appreciated small and medium breeds, all of which showed a high value of volatility. In conclusion, this study found evidence for the value of the screening program implemented in Boxers, which decreased the prevalence of Subaortic Stenosis and Pulmonic Stenosis. However, fashions and trends influence dog owners’ choices more than the worries of health problems frequently found in a breed. Effective breeding programs are needed in order to control the diffusion of CHDs without impoverishing the genetic pool; in addition, dog owners should be educated, and the breeders supported by a network of veterinary cardiology centers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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