A clinical study on the incidence and occurrence of atopic dermatitis in dogs
Notice bibliographique
Résumé
Canine atopic dermatitis (CAD) is a chronic, pruritic, inflammatory skin disorder with a multifactorial and genetically influenced pathogenesis. The present study was conducted to determine the incidence and occurrence of CAD among dogs presented to the Small Animal Outpatient Unit of Veterinary Clinical Complex, Veterinary College and Research Institute, Namakkal. A total of 882 dermatological cases were examined during the study period and all dogs underwent detailed dermatological evaluation, diagnostic screening and assessment using Favrot’s criteria. Thirty-two dogs fulfilled the diagnostic threshold for CAD, yielding an overall occurrence of 3.63 per cent. Most affected dogs were young adults, with 50 per cent falling in the 1-3 year age group. Breed predisposition was evident, with Beagles (28.13 per cent), Labrador Retrievers (21.87 per cent), and non-descript dogs (18.75 per cent) forming the major proportion of cases. A clear male predominance (71.88 per cent) was observed. The findings align with established epidemiological patterns and reaffirm CAD as a significant allergic dermatitis in dogs. This study provides baseline data on the demographic distribution of CAD and emphasizes the importance of early recognition and accurate diagnosis in clinical practice.
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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 ».