STUDY ON THE INCIDENCE OF CANINE PYODERMA IN NAGPUR
Notice bibliographique
Résumé
Canine pyoderma significantly impacts affected animals, causing discomfort and a notable decline in their overall quality of life.The study was carried out in the Department of Veterinary Clinical Medicine, Ethics & Jurisprudence, Nagpur Veterinary College, Nagpur from June 2023 to December 2023.The comparative therapeutic efficacy of systemic, topical and mixed therapy was evaluated.The primary diagnosis of canine pyoderma was done using skin cytology and further confirmed by bacterial culture.Out of total 11657 dogs examined,1287 (11.04%) dogs that were found positive for skin diseases.Out of these, 223 (17.32%) dogs were found affected with pyoderma.The highest incidence of canine pyoderma was observed in dogs aged between 1 to 2 years.Males were found most susceptible.Labrador Retriever was found predominantly affected..The common clinical signs recorded were erythema, alopecia, pruritus, papules, and pustules.spp.was found to be the most common bacteria (96.77%), followed by E.coli (3.22%).Clindamycin and doxycycline demonstrated the highest level of antibiotic sensitivity when tested on Staphylococciisolates (n=30), while enrofloxacin demonstrated the highest level when tested on E.Coli isolates (n=1).
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 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».