Tools and techniques for classifying behaviours in canine epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Idiopathic epilepsy is the most common neurological disease in dogs. Similar to humans, dogs with epilepsy often experience behavioural comorbidities such as increased fear, anxiety, and aggression, as reported by their caregivers. Investigations of behaviour in canine epilepsy have yet to untangle interictal and pre and postictal behaviours, prodromal changes, and seizure-precipitating factors. Under-recognition of absence and focal seizures further complicates these assessments. These complex behavioural presentations in combination with caring for an epileptic animal have a significant negative impact on the dog's and caregiver's quality of life. Despite the growing recognition of behavioural comorbidities and their impact on quality of life in dogs with epilepsy, few objective research methods for classifying and quantifying canine behaviour exist. This narrative review examines the strengths, limitations, and granularity of three tools used in the investigation of canine behaviour and epilepsy; questionnaires, electroencephalography, and actigraphy. It suggests that a prospective combination of these three tools has the potential to offer improvements to the objective classification and quantification of canine behaviour in epilepsy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».