Epidemiology and risk factors of seizures in dogs: Insights into breed, age, gender and management practices
Notice bibliographique
Résumé
Seizures are a common neurological emergency in dogs, arising from diverse etiologies including idiopathic, structural, metabolic, infectious and toxic causes. This study evaluated 126 dogs with seizures to investigate breed predisposition, age of onset, gender, neutering status, preventive care, source of adoption and dietary factors. Non-descript dogs (20.6%) were most frequently affected, followed by Golden Retrievers (12.7%) and Labrador Retrievers (11.1%). Seizures were most commonly observed between 6 months and 6 years of age (57.9%), predominantly idiopathic/structural in origin, while organ dysfunction and infectious causes were more common in geriatric and juvenile dogs, respectively. A higher proportion of affected dogs were male (60.3%) and intact (64.3%). Preventive care was suboptimal, with irregular or absent vaccination and deworming noted in a majority of dogs. Dogs acquired from breeders/kennels (34.1%) exhibited higher seizure incidence, likely reflecting genetic predispositions and dietary patterns indicated increased risk in dogs fed non-vegetarian diets (46.0%). These findings underscore the multifactorial nature of seizures in dogs, highlighting the influence of breed, age, sex, preventive care, adoption source and diet.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».