Accurate Diagnosis of Tick-borne Diseases in Working Dogs: The Impact of Unseen Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Canine vector-borne diseases (CVBDs) are a significant concern in India due to their widespread prevalence and impact on working dogs. This study aimed to screen National Disaster Response Force (NDRF) dogs in Arakkonam for canine hemoprotozoans using microscopy and PCR, while also assessing haematological and serum biochemical parameters as a part of regular health check-up. Methodology: The study was conducted in April 2024 at the 4th Battalion of the National Disaster Response Force (NDRF) in Arakkonam, Tamil Nadu, India. Blood samples from 39 dogs were examined using microscopy, complete blood count (CBC), serum biochemistry analysis, and PCR, including both hemoprotozoan and nested hemoprotozoan panels. The data related to hematological and serum biochemical parameters, as well as the molecular prevalence of hemoprotozoans, were statistically analyzed using Mean ± SD and Fisher's exact test in SPSS software. Results: While microscopy did not detect piroplasms, PCR revealed Babesia spp. (28.2%), Ehrlichia canis (2.56%), and Anaplasma platys (23.1%). Nested PCR further identified Babesia gibsoni (56.4%) being the most prevalent, followed by Babesia vogeli (10.3%). Coinfections were observed in 23% (9/39) of dogs. Older dogs (>1 year) had a significantly higher infection rate than younger dogs. Labrador Retrievers showed higher infection rates, suggesting a possible breed-specific susceptibility. Conclusion Despite tick control efforts, NDRF dogs remain at high risk due to environmental factors and interactions with stray dogs. Subclinical infections highlight the need for regular screenings and preventive measures. The findings emphasize the need for comprehensive disease management strategies, including treatment of infected dogs, environmental tick control, and adherence to preventive protocols to potentially reduce transmission risks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».