Prevalence Study (2017-2020) of Heart Failure among Dogs of Hyderabad, Telangana State
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart failure that is caused by various cardiac diseases like valvular disease, dilated cardiomyopathy and pericardial diseases are progressive and chronic in nature, but occur as acute form wherein the clinician has to respond quickly both in its diagnosis and treatment. Methods: The present study that was carried out to assess the prevalence of heart failure has included 309 dogs of various breed, gender and age. Clinical evaluation was followed by electrocardiography using smart phone-based ECG, thoracic radiography and 2d-echocardiography to diagnose the various causes of heart failure. Result: All of these cases were exhibiting similar manifestations like generalized weakness, poor physical activity, respiratory distress, dyspnoea at rest, cough and lack of sleep, that were suggestive of heart failure. ECG, thoracic radiography and echocardiographic evaluation revealed 146/309 cases as suffering with various cardiac diseases viz., valvular diseases, dilated cardiomyopathy and pericardial diseases that resulted in heart failure. However, the remaining 163/309 dogs were diagnosed with respiratory disorders (69), renal insufficiency (57), hepatic insufficiency (26), pyometra (07) and anemia (04). The overall prevalence of heart failure was observed to be 1.55% (146) among the total dogs (9369) presented with systemic diseases, while it was 47.25% (146) among dogs (309) which were exhibiting clinical manifestations suggestive of heart failure. Similarly, the heart failure was recorded as highest prevalent among Labrador and lowest among Daschund. Dogs aged between 10-14 years are more vulnerable for these cardiac diseases when compared to various other age group individuals and males are more at risk.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».