Prevalence of Dal blood type and dog erythrocyte antigens (DEA) 1, 4, and 7 in canine blood donors in Italy and Spain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to determine the prevalence of Dal, and DEA 1, 4, 7 blood types, in a population of canine blood donors from Italy and Spain. Three hundred and twenty blood donor dogs receiving an annual health evaluation were included in the study. DEA 1 blood type was determined using an immunochromatographic strip technique while Dal, DEA 4 and 7 blood types were determined with polyclonal antisera using agglutination on gel columns. RESULTS: Out of 320 dogs blood typed 7 (2 Cane Corso and 5 Doberman Pinschers) (2.2%) were Dal negative; 137 (42.8%) were positive for DEA 1; 320 (100%) were positive for DEA 4 and 43 (13.4%) were positive for DEA 7. CONCLUSION: This study showed a similar prevalence of DEA 1, 7 and 4 to that reported in previous studies in the same, and in different, geographic areas, and provides new data on the prevalence of the Dal blood group in Italy and Spain. There was no significant difference (P = 0.8409) between prevalence of Dal negative blood types found in our population (2.2%) and the prevalence reported in a canine blood donor population from the USA (2.5%). Our study identified Dal negative dogs in a previously tested breed i.e. Doberman Pinschers, but also the Cane Corso breed was found to have Dal negative dogs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».