Influence of Age Breed and Sex on Incidence of Renal Disorders in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Kidneys play an essential role in health, disease, and growth. Renal disorders are among the most common ailments of dogs and contribute substantially to canine mortality, particularly in older dogs. Fewer published reports are documenting the prevalence of renal diseases in dogs in India. The current study was undertaken to find out the incidence of renal disorder in dogs based on their age and breed and sex. Methods: The assessment of the incidence of renal disorders in dogs was done in the clinical cases reported at Referral Veterinary Polyclinic, IVRI during the period i.e. February 2010 to January 2011. The total numbers of 880 cases of dogs suffering from different ailments were reported during this period, out of which 63 dogs were suspected and screened for renal disorders based on clinical signs, ultrasonographic findings, serum and urinary biochemical alterations and urine analysis. Result: The overall incidence of renal disorders was 7.15% recorded according to the age of dogs. No renal disorders were detected in the dogs less than 6 years of age. 3.26% dogs of 6-8 year age group were confirmed for kidney diseases. Whereas 9.30% and 13.94% dogs in the age groups of 8 -10 year and ≥ 10 years, respectively had renal disorders. The breed wise renal disorders in dogs showed the highest incidence in Labrador dogs followed by Bulldogs, Dalmatian, Great Dane and Rottweiler, Doberman, German Shepherd and Pomeranian. Interestingly lowest incidence was recorded in the mixed or non-descript breed. Out of 63 dogs, 36 male (57%) and 27 female (43%) dogs were confirmed for renal disorders indicating a higher prevalence of renal diseases in males than females.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».