Disease Prevalence and Therapeutics of Pet Dogs at Central Veterinary Hospital (CVH), Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Keeping dogs as pets is increasing in Bangladesh; however, they may be infected by several diseases as well as pose a serious health hazard to pet owners through the transmission of zoonotic diseases.This study aimed to investigate the disease prevalence and drug use among pet dogs at the Central Veterinary Hospital (CVH) in Bangladesh.Ninety (90) pet dogs that were brought to the CVH were the subjects of a two-month cross-sectional prospective study that took place between July and August of 2022.Patient owners' complaints, clinical disease histories, and patient clinical examinations were used to diagnose the clinical diseases.The most common clinical diseases in dogs were viral infections (55.56%), followed by bacterial infections (17.78%), other diseases (10%), fungal infections (8.89%), and parasitic infestations (7.78%) (p<0.001).Among them, canine parvovirus (28.89%) and viral fever (18.89%) were more common than other illnesses (p<0.001).Crossbreeds had the highest occurrence of clinical diseases (about 29%), followed by German shepherd breeds (24%), local breeds (20%), Labrador breeds (13%), Pug breeds (9%), and Doberman breeds (5%) (p<0.001).Male dogs had a higher percentage of clinical cases (about 69% vs. 31%) than female dogs (p<0.001).Dogs aged seven months to three years had a higher percentage of reported clinical cases (62%) than dogs of other ages (p<0.001).Breed, sex, and age all had a substantial impact on the disease categories (p<0.05).In pet dogs, ceftriaxone was the most often prescribed antibiotic.The results of this study offer interesting information about the most common diseases in pet dogs and the drugs used for the treatment of them.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».