Prevalence and Pathological Characteristics of Septic Eye Affections in Dogs: A Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To study the prevalence and pathology associated with septic eye affections in dogs of Jabalpur region. Place and Duration of Study: Veterinary Clinical Complex (VCC), College of Veterinary Science and A.H., Jabalpur and in private pet clinics of Jabalpur for period of seven months spanning from April 2024 to October 2024. Methodology: A total of 992 dogs were screened for eye affections. Amongst these, clinically 153 dogs had various eye affections and were included in the study. Eye swabs were collected aseptically from dogs suspected of having eye infections for bacterial isolation, identification and antibiotic sensitivity test (AST). Bacterial cultures were also subjected for molecular confirmation of the bacterial species. Results: Septic eye affections were observed in 70 dogs, with a prevalence of 45.75%. Male dogs (71.43%) and young dogs (up to 3 years) (44.28%) were more prone, with the Labrador Retriever breed most commonly affected, followed by non-descript breeds. A significant decrease in hemoglobin, packed cell volume, total erythrocyte count, monocytes and platelets was noted. The highest frequency of septic eye affections was recorded as conjunctivitis (35.71%). The most commonly isolated bacteria from septic eye affections were Staphylococcus spp. (57.69%), followed by Escherichia coli (11.53%). All Staphylococcus spp. and E. coli isolates tested positive for the genus-specific 16SrRNA gene using species-specific primers in PCR. Gentamicin, Chloramphenicol Amikacin and Erythromycin exhibited the highest sensitivity against all gram-positive bacteria, whereas Amoxiclav, Tetracycline, and Norfloxacin showed the highest sensitivity against all gram-negative bacteria. Conclusion: Conjunctivitis (35.71%) was found to be the most common septic eye affection and Staphylococcus spp. was highest among all the bacteria isolated from septic eye affections.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».