Feline Respiratory Disease Complex: Insights into the Role of Viral and Bacterial Co- infections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feline respiratory disease complex (FRDC) is caused by multiple viral and bacterial pathogens. There is limited information about the role of co-infections in pathogenesis and the current prevalence of pathogens in North America. We aimed to conduct a study using technical advances in molecular diagnosis and statistical modeling analysis to elucidate the occurrence of pathogens and how co-infections affect disease severity. We attained information from three diagnostic laboratories in North America regarding the occurrence of Bordetella bronchiseptica, Chlamydia felis, Mycoplasma, Felid alphaherpesvirus 1 (FeHV-1), feline calicivirus (FCV), and influenza A, along with age, seasonality, sex, and clinical signs. We also evaluated the role of co-infections in disease severity. These pathogens were also investigated in clinically normal cats (control). The most detected pathogens were Mycoplasma, FCV, and FeHV-1. Most pathogens were detected in the control group, highlighting the challenge of interpreting positive testing results. Co-infections of Mycoplasma and FCV, as well as Mycoplasma and FeHV-1, were important predictors of disease severity. Age, sex, and season had a minor impact on pathogen occurrence. This study provides new insights into FRDC and underlines the relevance of diagnostic panels to screen for a range of pathogens, providing knowledge for timely diagnosis and therapeutic interventions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».