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Enregistrement W4406296337

Antemortem diagnostic tests and treatment outcomes using ivermectin in 13 cases of presumptive feline neurocuterebriasis.

2025· article· en· W4406296337 sur OpenAlexaff
Xin Chen, Fiona James

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic Diseases Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIvermectinMedicineDiagnostic testVeterinary medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Limited reports exist on the antemortem presumptive diagnosis and treatment of feline neurocuterebriasis. A 3-day treatment protocol reported for 3 cats had no adverse effects. This protocol comprised ivermectin (0.4 mg/kg), diphenhydramine (4 mg/kg), and dexamethasone (0.1 mg/kg) given q24h. Objective: To describe the treatment outcomes for cats that received the 3-day ivermectin protocol and antemortem diagnostic methods used before. Animals and procedure: Medical records from a single veterinary referral centre were searched to identify cats treated with the 3-day protocol. Variables extracted included signalment, season, history, neurological examination findings, and advanced diagnostic tests, as well as outcomes based on follow-up. Results: Thirteen cats were diagnosed based on advanced imaging. Ten of 13 also underwent cerebrospinal fluid analysis. Other diagnostic factors included season (July through September), signalment (young to middle-aged), lifestyle (outdoor access), history (7/13 cats showed upper respiratory signs preceding neurological deficits), and clinical signs (central neurological deficits). After being treated with the 3-day ivermectin protocol, 10/13 cats improved. Three cats were euthanized after showing worsening clinical signs. Conclusion and clinical relevance: Outcomes using the 3-day ivermectin protocol appeared favorable. This provided insight about a treatment option for a periodic cause of feline encephalomyelopathy that has potential for deployment in first-opinion practice.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,295 · 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
Publié2025
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