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Enregistrement W3135617629 · doi:10.18805/ijar.b-4311

Epidemiology of Canine Haemoprotozoan Diseases in Chennai, India

2021· article· en· W3135617629 sur OpenAlexaboutno aff
N.R. Senthil, Rajasekara Chakravarthi

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Animal Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeterinary medicineMedicineIncidence (geometry)Babesia canisBabesiaEhrlichia canisBreedEpidemiologyCanisBlood smearBiologyInternal medicineSerologyPathologyImmunologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Haemoprotozoan infections are common in canine in tropical countries. The present work was based on retrospective study of 11,000 blood smears of dogs received over a period of nine years (2010 to 2019) in and around Chennai at Madras Veterinary College Teaching Hospital. Methods: The year-wise incidence, percentage increase year-wise, season-wise, breed-wise and age-wise prevalence and spatial distribution were recorded from the case reports. Diagnosis was made by whole blood and buffy coat smear examination using Geimsa’s stain, wet film examination was done for cases suspected for Trypanosoma sp. and PCR for ruling out Babesia, E.canis and Trypanosoma sp. The collected data were entered into Excel sheets, which were imported and analyzed using Descriptive statistics (frequency and percentage). Result: On blood smear examination 3,844 blood smears were found to be positive for various Haemoprotozoan diseases. Among the recorded positive Haemoprotozoan diseases, the highest incidence was of Ehrlichia canis of 2167 cases (56.37%) followed by Babesia gibsoni with 837 cases (21.77%), Hepatozoan canis with 399 cases (10.37%), Babesia canis with 350 cases (9.10%), Trypanosoma sp. With 46 cases (1.19%), Microfilaria with 45 cases (1.12%). The prevalence of Canine Haemoprotozoan diseases were highest in Non-descript Dogs (ND) with 1948 cases (50.67%), Labrador retriever 1665 cases (43.31%), Spitz 909 cases (23.64%), German Shepherd 543 cases (14.12%) and others 219 cases (5.69%) respectively. Maximum number of cases reported were 43.7% in the age group of 2-6 years followed by 38% cases in 0-2 years, 10.58% cases in 6-10 years and 7.51% cases above 10 years of age. Maximum number of cases were recorded during Monsoon season (June to September) with 1337 cases (34.78%) followed by 1001 cases (26.04%) during Summer season (March to May), 838 cases (21.80%) during winter season (December to February) and 668 cases (17.37%) Autumn season (October and November). The percentage change in occurrence of Canine Haemoprotozoan diseases follow the pattern of 2012 (-31.9%), 2013 (-23.11%), 2014 (+19.3%), 2015 (+39.06%), 2016 (+12.05%), 2017 (+104.11%), 2018 (+22.64%) and 2019 (+16.81%). The spatial distribution of the same diseases was plotted in Chennai geographical map. The epidemiological study would help the veterinary physician to identify the trends in occurrence of disease and clinical pattern followed by the protozoa, which helps in treatment and control of haemoprotozoan diseases in dogs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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