Comparative efficacy of veterinary Ayurveda over conventional allopathic practices on various physiological & hematological parameters in relation to IBD as complex digestive disorder in canine pets of India
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, pet dogs in India have become integral family members, with increased attention to canine health issues, particularly digestive disorders such as Inflammatory Bowel Disease (IBD). IBD in dogs is characterized by chronic intestinal inflammation, manifesting as vomiting, diarrhoea, abdominal discomfort, and nutrient mal-absorption, with similarities to human IBD and IBS. This study aimed to assess the prevalence, clinical patterns, and therapeutic effects of conventional and Ayurveda treatments on IBD in pet dogs. Conducted over three years (June 2021-May 2024) at the Veterinary Clinical Complex, Kolkata, and selected private clinics in West Bengal, the study included 24 Labrador Retrievers aged 6-12 years. Dogs were assigned to healthy control (Group I), conventional veterinary practice (CVP, Group II), Ayurveda drug-minimum dose (ADMD, Group III), and Ayurveda drug-standard dose (ADSD, Group IV). Physiological parameters (temperature, pulse, respiration), haematological indices (Hb, RBC, WBC, PCV, MCV, platelets, ESR), and faecal and biochemical analyses were monitored. Results showed significant improvement in physiological and haematological parameters in CVP and ADSD groups by day 28, approaching levels of healthy controls. ADMD group exhibited slower recovery. Both allopathic and Ayurveda interventions effectively reduced inflammation, modulated immune responses, and stabilized physiological functions, with herbal therapy showing potential as an adjunct or alternative treatment. This study highlights the clinical relevance of veterinary Ayurveda in managing canine IBD, supporting improved gastrointestinal health, haematological recovery, and overall well-being, and provides evidence for integrating traditional and conventional therapies in veterinary practice.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».