A survey on the orthopedic and functional assessment in a Portuguese population of police working dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Working dogs are at an increased risk of developing an orthopedic disease compared to companion dogs. This study aimed to evaluate functional and orthopedic index fitness in a Portuguese population of police working dogs. In an observational, prospective study, information on 165 dogs was collected. The age, sex, breed, specific work, and history of previous diagnosis of orthopedic disease were recorded for each patient. A copy of the Canine Orthopedic Index (COI), Hudson Visual Analogue Scale (HVAS), and Functional Assessment (FA) was collected for all dogs. COI, HVAS, and FA scores between breeds, work, age, sex, and history of a previous diagnosis of orthopedic disease were compared. Multiple regression was run to predict COI, HVAS, and FA scores from breeds, work, age, sex, and history of orthopedic disease. Correlations between items were determined with Pearson's correlation. A p < 0.05 was set. RESULTS: The sample was composed of 92 males and 73 females, with a mean age of 5.2 ± 3.2 years. Four main dog breeds were represented, 60 Belgian Malinois Shepherd Dogs, 52 German Shepherd Dogs, 29 Labrador Retrievers, and 14 Dutch Shepherd Dog. A prevalence of diarrhea of 10.6% was determined, with 4% of dogs having liquid diarrhea. German Shepherd Dogs had significantly higher FA scores (p = 0.03). Dogs with a history of previous veterinary assistance due to orthopedic issues had significantly lower HVAS scores and higher scores with all remaining questionnaires (p < 0.01 for all). No differences were found between sexes or specific work. Age and a history of orthopedic disease contributed to the prediction of all scores. FA scores had a good correlation with COI and HVAS. CONCLUSION: This population of police working dogs has a good to excellent level of physical fitness. There was a relationship between increasing age, history of orthopedic disease, and worse scores with all questionnaires. All considered questionnaires could differentiate between animals with a previous history of orthopedic disease and sound dogs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».