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Enregistrement W4407192324 · doi:10.33545/26174693.2025.v9.i2sb.3695

Molecular epidemiology of canine parvovirus infection in dogs in Jabalpur (M.P.)

2025· article· en· W4407192324 sur OpenAlexaboutno aff
Ankita Mishra, Brejesh Singh, Devendra Kumar Gupta, Sachin K. Jain, Anil Gattani, Amita Tiwari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Biochemistry Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanine parvovirusEpidemiologyVirologyParvovirusMolecular epidemiologyMedicineBiologyPathologyVirusGeneticsGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 319 dogs with gastroenteritis were examined during a period of 06 months i.e., from May to October 2024. Parvovirus infection was suspected in 118 dogs with haemorrhagic gastroenteritis. Out of 118 suspected cases, 57 were found to have parvovirus infection, confirmed through PCR. Age, sex, breed, deworming, vaccination status and duration of illness of each dog were recorded to study the occurrence of canine parvovirus. The overall occurrence of haemorrhagic gastroenteritis in dogs with gastroenteritis was 36.99% (118/319) and the occurrence of parvovirus infection amongst haemorrhagic gastroenteritis cases in dogs was 48.30% (57/118). Dogs between 0-3 months of age showed the highest occurrence (67.50%) followed by 3-6 months of age (51.72%) and 6-12 months of age (40%), whereas, the lowest prevalence of canine parvovirus was reported in the dogs above 12 months of age (20.83%). The maximum occurrence was noticed in non descript dogs i.e. (61.36%) followed by German shepherd (56.25%), Labrador Retriever (36%), Beagle (28.57%), Rottweiler (16.66%) and Pug (nil). The sex wise occurrence revealed higher occurrence in males (59.21%) as compared to females (28.57%). The occurrence was higher in not dewormed 50.88% and non vaccinated dogs (59.65%) and in dogs who showed duration of illness for 1-2 days (42.10%).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,401 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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