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Enregistrement W4405671433 · doi:10.36016/vm-2024-110-17

Episotological monitoring of coronavirus enteritis in cats

2024· article· en· W4405671433 sur OpenAlexaboutno aff
S. P. Tkachyvskyi

Notice bibliographique

RevueVeterinary Medicine inter-departmental subject scientific collection · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnteritisCoronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyCATS2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineOutbreakInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feline coronavirus enteritis is widespread throughout the world and is known to cause disease in both domestic and wild feline species. In some individuals, the viral disease is a consequence of infectious peritonitis. To study the prevalence of feline coronavirus enteritis in the world, a literature analysis was performed using resources such as the Google Scholar website, the scientific portal ResearchGate, the official website of the U.S. government, the National Center for Biotechnology Information, and the international journal Sciencedirect. The epizootiological characteristics of infectious peritonitis in cats were studied taking into account the nosological profile, breeds, age, and seasonality. Outpatient admission records for the years 2022 and 2023 were used. We analyzed 535 cats for infectious diseases during this period. It was found that panleukopenia was diagnosed in 200 cats (37%) during this period, followed by rhinotracheitis (herpesvirus infection) in 137 (25.6%) animals. Calicivirus infection was the third most common. 90 (17%) cats became ill with it. 15 cats fell ill with feline coronavirus enteritis (infectious peritonitis), which is 3%. In the structure of viral diseases of cats coronavirus enteritis is in: Australia - 34-54%, Croatia - 42%, Czech Republic - 63%, Galapagos and Falkland Islands - 0%, France 17%, Germany - 62%, Greece - 10-19%, Italy - 19-51%, Great Britain - 20-65%, USA - 56%, China - 12.7%, Japan - 31-67%, Korea - 7-14%, Malaysia - 70-90%. Coronavirus enteritis in cats is not very common in the nosological profile of infectious diseases in Ukraine and according to our researches it is 3%. Panleukopenia was the first disease in 200 cats (37%), followed by rhinotracheitis (herpesvirus infection) in 137 (25.6%) animals. Calicivirus infection was the third most common. 90 (17%) cats had this infection. We found that 7 breeds of cats (British Shorthair, Sphynx, Scottish Fold, Devon Rex, Metis, Bengal, Maine Coon) suffered from infectious peritonitis. At the same time, cats of the Maine Coon and Metis breeds got sick the most. It was found that the peak of clinical manifestation of the disease is observed in October and November. The disease is difficult to treat and has a high mortality rate of 37.5%. The disease was more severe in cats with dry form. They were twice as likely to die as cats with a wet form. Cats between 3 and 6 months of age were most affected by infectious peritonitis, accounting for 33.34% of the age structure. The disease was also more frequent in cats aged 9 months to 2 years

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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