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Enregistrement W4388013917 · doi:10.1111/avj.13296

Incidence and risk factors of heat‐related illness in dogs from New South Wales, Australia (1997–2017)

2023· article· en· W4388013917 sur OpenAlexaboutno aff
Joy S. Tripovich, Bethany Wilson, Paul McGreevy, Anne Quain

Notice bibliographique

RevueAustralian Veterinary Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of New South WalesAustralian Companion Animal Health FoundationAustralian Government
Mots-clésIncidence (geometry)Case fatality rateVeterinary medicineDemographyMedicineEpidemiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat Related Illness (HRI) in dogs is expected to increase as heatwaves surge due to global warming. The most severe form of HRI, heat stroke, is potentially fatal in dogs. The current study investigated the incidence and risk factors for HRI in dogs in NSW, Australia, from 1997 to 2017. We identified 119 HRI cases during this period, with a fatality rate of 23%. Dog breeds at elevated risk of HRI were Australian Stumpy Tail Cattle Dog, British Bulldog, French Bulldog, Maremma Sheepdog, Italian Greyhound, Chow Chow, Airedale Terrier, Pug, Samoyed, English Springer Spaniel, Labrador Retriever, Golden Retriever, Cavalier King Charles Spaniel, Border Collie, Staffordshire Bull Terrier, and pooled non-Australian National Kennel Council breeds (which included the American and Australian Bulldog) when compared with cross breeds (i.e., the reference variable). As expected, HRI cases were more likely in December and January, during the Australian summer and during hotter years (e.g., 2016). There were no differences in the risk of HRI between males and females nor between desexed or un-desexed dogs; but older dogs were at increased risk of HRI. These findings underscore the need for data collection that will enable the incidence of HRI in dogs to be monitored and to better understand canine risk factors particularly as temperatures will continue to rise due to global warming. The risk of mortality from HRI underpins the need for education programs focussed on prevention and early identification of HRI so that owners present affected dogs to their veterinarian as promptly as possible.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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