Frequency and risk factors for naturally occurring Cushing's syndrome in dogs attending<scp>UK</scp>primary‐care practices
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the frequency and risk factors for Cushing's syndrome in dogs under UK primary veterinary care. MATERIALS AND METHODS: Dogs with Cushing's syndrome were identified by searching electronic patient records of primary-care veterinary practices. Pre-existing and incident cases of Cushing's syndrome during 2016 were included to estimate the 1-year period prevalence. Incident cases were used to estimate the annual incidence and to identify demographic risk factors for the diagnosis of Cushing's syndrome in dogs, through multivariable logistic regression. RESULTS: Analysis included 970 pre-existing and 557 incident cases of Cushing's syndrome from a population of 905,544 dogs. The estimated 1-year period prevalence for Cushing's syndrome in dogs under veterinary care was 0.17% (95% confidence interval 0.16 to 0.18) and incidence was 0.06% (95% confidence interval 0.05 to 0.07). In multivariable logistic regression modelling, the Bichon frise (odds ratio=6.17, 95% confidence interval 4.22 to 9.00), Border terrier (5.40, 95% confidence interval 3.66 to 7.97) and Miniature schnauzer (3.05, 95% confidence interval 1.67 to 5.57) had the highest odds of Cushing's syndrome. The Golden retriever (0.24, 95% confidence interval 0.06 to 0.98) and Labrador retriever (0.30, 95% confidence interval 0.17 to 0.54) were the most protected breeds. Increasing age, bodyweight greater than the breed-sex mean and being insured also showed increased odds of Cushing's syndrome. CLINICAL SIGNIFICANCE: As Cushing's syndrome is predominately diagnosed and managed in primary-care practice, this study provides valuable new information of its epidemiology in this setting. Demographics reported are supportive of previous work and additional novel associations identified, such as the Border terrier, could enhance the index of suspicion for veterinarians.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».