Prevalence of canine monocytic ehrlichiosis in dogs in and around Meerut district of Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
The present study was conducted to explore the prevalence of canine monocytic ehrlichiosis (CME) in dogs in and around Meerut district for its better clinical management. A total of 366 dog’s blood samples were collected from Department of Veterinary Clinical Complex, SVPUAT, Meerut and nearby private Veterinary Clinics with the history of tick infestation and characteristic clinical findings with CME and were screened on the basis of blood smear examination, followed by molecular detection by polymerase chain reaction during the period from January 2022 to June 2022. The blood smear examination with Giemsa stain detected morulae of E. canis and it showed as intracytoplasmic inclusion bodies of varying sizes and shapes in monocytes. Thirteen dogs were found positive for canine ehrlichiosis resulting in a prevalence of 3.55%. The highest affection of E. canis was found within the age group of 1-3 years (38.4%), followed by the 4-5 years age group (30.76%), then 6-7 year of age group (23.07%) and lowest infection levels (7.69%) were found in the age group of 4 month -1 year. The maximum prevalence of canine ehrlichiosis was found in Labrador (6.15%) followed by Rottweiler (5.55%), Bull mastiff (4.16%), Golden retriever (3.22%), German shepherd (2.5%), Pitbull (2.40%), and non-descriptive (1.40%) breed of dog. Higher prevalence was recorded in males (4.10%) in comparison to females (2.92%).
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».