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Enregistrement W3024413389

Equine recurrent uveitis in western Canadian prairie provinces: A retrospective study (2002-2015).

2017· article· en· W3024413389 sur OpenAlexaffabout
Lynne S Sandmeyer, Bianca S Bauer, Cindy Feng, Bruce H Grahn

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueLeptospirosis research and findings
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlindnessUveitisBreedDemographicsOphthalmologyDemographyOptometryBiologyAnimal science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to determine the demographics of horses with equine recurrent uveitis (ERU) presenting to the Western College of Veterinary Medicine and to describe and compare the prognosis of ERU in the Appaloosa with that in other breeds. Horses diagnosed with ERU by a veterinary ophthalmologist between 2002 and 2015 were included. Eye lesions were classified as mild, moderate, or severe based on clinical manifestations. Breed, age, severity, blindness, and final outcome were evaluated. Thirty-two horses fit the inclusion criteria; 62.5% were Appaloosas. Mean age at presentation was 12.13 ± 4.6 years. Equine recurrent uveitis was bilateral in 93.6% of horses and was severe in 59.4% of eyes at presentation. Bilateral blindness was present in 59.4% of horses at last follow-up. Of 27 horses available for follow-up, 63% were euthanized due to ERU. No significant differences in age, severity, blindness, or rate of euthanasia were noted between Appaloosas and other breeds. The Appaloosa is at increased risk for ERU, which is a devastating ocular disease.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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