Ocular Abnormalities in 127 Cats Presented for Companion Animal Eye Registry (<scp>CAER</scp>) Examination in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To investigate the prevalence and clinical appearance of ocular abnormalities in a US and Canadian population of cats registered with the Companion Animal Eye Registry (CAER) between 2013 and 2023. METHODS: All complete (131) feline CAER exam forms from 2013 to 2023 in the OFA database, were reviewed. Available pedigrees of cats included in this study were also investigated. The central tendencies and dispersion data were reported. RESULTS: The population consisted of 113 Bengal, six British Shorthair, two each Maine Coon, and Norwegian Forest, and one each Domestic Shorthair, Ragamuffin, Siberian, and Sphynx cats. Four cats had serial CAER examinations performed. Twenty-two (20%) Bengal cats had normal ophthalmic exams, and 91 (80%) had abnormalities noted. Eighty-one (72%) of the Bengal cats had cataract(s) noted, of which the characteristics varied widely. DISCUSSION: Suggestive of a possible hereditary basis, there was a high prevalence of young Bengal cats presented for CAER examinations between 2013 and 20233 that had functionally incidental cataracts that were expected to be essentially nonprogressive. Most of the noted feline cataracts were bilateral, symmetric, punctate or incipient, and nuclear or posterior. Very minimal pedigree information received supported a possible hereditary basis of cataracts among the British Shorthair cats, but was insufficient to confirm this or apply to the entire study population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».