The Study of Emerging Trends of Hospital Occurrence of Surgical Ophthalmic Diseases in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To study the emerging trends of hospital occurrence of the surgical ophthalmic diseases in dogs. Place and Duration of Study: Department of Veterinary Surgery and Radiology, College of Veterinary Science, Guru Angad Dev Veterinary and Animal Sciences University, Ludhiana, Punjab, India during the period from October 2020 to March 2021. Methodology: The study was conducted on the dogs presented to the hospital clinics for primary ocular ailments with the objective of reporting the various ocular affections observed in dogs. Results: A total of 141 dogs were studied over a period of six months with the younger dogs most commonly presented for ocular affections than the adult and senile dogs. The incidence of ocular disorders was more in male animals compared to the female animals. Pugs were the most frequently presented breed of dogs for ocular affections followed by Labrador Retriever and Spitz. Bilateral affections were more common than the affections of either right or left eye and cornea was the most commonly affected anatomical structure of the eye followed by the lens and other structures of eye. Conclusion: Pigmentary keratitis, cataract, traumatic proptosis and corneal ulcers were the most common ocular affections observed in more than 50 percent of the study population.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».