Non‐neoplastic anal sac disorders in UK dogs: Epidemiology and management aspects of a research‐neglected syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-neoplastic anal sac disorders (ASD) are frequent presentations for dogs in primary-care practice but evidence-based information on disease occurrence and risk is sparse. This study estimates prevalence, breed associations and other risk factors as well as reporting on clinical management. METHODS: A cohort study of dogs attending VetCompass practices between 1 January 2013 and 31 December 2013. Risk factor analysis used multivariable logistic regression methods. RESULTS: Of 104,212 dogs attending 110 UK practices, the 1-year period prevalence of ASD was 4.40% (95% CI: 4.22-4.57). Compared to crossbreds, six breeds showed increased odds of ASD (Cavalier King Charles spaniel, King Charles spaniel, Cockapoo, Shih-tzu, Bichon Frise and Cocker spaniel), and six breeds showed reduced odds (Labrador Retriever, Border collie, Staffordshire Bull Terrier, Lurcher, German Shepherd Dog and Boxer). Brachycephalic types had 2.6 times the odds for ASD compared to dolichocephalic types. Medication prescribed for ASD included antimicrobials (n = 480, 20.24%) and analgesics (n = 284, 11.97%). Anal sacculectomy was performed in under 1% of cases. CONCLUSIONS: High prevalence, strong breed predispositions and evidence of severity suggested from the antimicrobial and analgesic therapies combined with current substantial knowledge gaps identify ASD as a key research-neglected syndrome in dogs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».