Epidemiology of canine glaucoma presented to University of Zurich from 1995 to 2009. Part 1: Congenital and primary glaucoma (4 and 123 cases)
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the epidemiology of canine congenital and primary glaucoma in the cases presented to the University of Zurich, Vetsuisse Faculty (UZH) from 1995 to 2009. Methods Information was obtained from the computer database of patients examined by members of the UZH Ophthalmology Service, between January 1995 and August 2009. Congenital and primary glaucoma was diagnosed based on the age of onset, the lack of evidence of any antecedent eye conditions, and/or the presence and severity of iridocorneal angle defects. The data was evaluated for breed, gender and age at presentation. Results A total of 5984 dogs presented to the UZH Ophthalmology service between 1995 and 2009. Four dogs of different breed were diagnosed with congenital glaucoma and 123 dogs were diagnosed with primary glaucoma. For the primary glaucomas the overall male to female ratio (M:F) was 1:1.41 and the age of onset ranged from 0.12 to 18.3 years with a mean of 7.3 ± 3.6 years. Data suggested a predisposition for primary glaucoma in the Siberian Husky, Magyar Vizsla and Newfoundland from 2004 to 2009. Conclusion The report presents the epidemiology of canine congenital and primary glaucomas presented to the UZH from 1995 to 2009. A previous suspicion of predisposition for primary glaucoma in the Newfoundland dog (n = 6) and the Magyar Vizsla breed (n = 8) was confirmed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».