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Enregistrement W4395019838 · doi:10.9734/ajravs/2022/v5i2204

Ehrlichia canis Infection Induced Chronic Kidney Disease in a Labrador Retriever and Its Management: A Case Report

2022· article· en· W4395019838 sur OpenAlexaboutno aff
M Chandrasekar, S. Savitha, Vaidehi Pasumarthi

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Research in Animal and Veterinary Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueXenotransplantation and immune response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabrador RetrieverEhrlichia canisCanisMedicineEhrlichiaKidney diseaseVirologyImmunologyBiologyInternal medicinePathologyEcologySerology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Chronic kidney disease is irreversible, progressive and most common form of kidney disease in dogs.Canine ehrlichiosis is caused by gram negative intracellular bacteria Ehrlichia canis.Case Presentation: A 7-year old Labrador retriever male dog weighing around 35 kg was presented to the Madras Veterinary College Teaching Hospital with a history of inappetence, vomiting, polyuria and polydipsia from fifteen days.The dog was fully vaccinated and dewormed.On general clinical examination, all vital parameters were within normal range except elevated temperature (103.8°F).The hematological findings revealed mild thrombocytopenia and hypochromasia.The serum biochemistry revealed increased creatinine level (3.68 mg/dl).The blood Case Study pressure was measured using Doppler device which revealed secondary hypertension.A blood smear examination was found to be negative.Case Discussion: The animal was treated for chronic kidney failure.Even then animal was going down and not taking feed.The blood sample was sent for Molecular PCR which confirmed presence of Ehrlichia canis.Then animal was treated for Canine Monocytic Ehrlichiosis to control Ehrlichia canis induced renal failure.Then there was little progress in condition of the animal.The animal was maintained with a renal diet.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0080,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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