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Enregistrement W6929803982 · doi:10.5167/uzh-48939

Role of the environment in the development of canine atopic dermatitis in Labrador and Golden Retrievers

2011· article· en· W6929803982 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZurich Open Repository and Archive (University of Zurich) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtopic dermatitisDiseaseLogistic regressionRisk factorEpidemiologyMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canine and human atopic dermatitis are multifaceted diseases whose clinical development may be influenced by several factors, such as genetic background, environment, secondary infections, food and psychological effects. The role of the environment has been extensively examined in humans but remains unclear in dogs. The aim of this study was to examine environmental factors in two genetically close breeds, Labrador and golden retrievers. Using standard criteria, atopic dogs in Switzerland and Germany were selected and compared with healthy individuals. Information on environmental factors was collected using a 46-question survey encompassing date and place of birth, way of life at the breeder's and owner's home, food and treatments. Univariate and multivariate logistic regression were used to assess the association between potential risk factors and disease status. The following parameters were associated with an increased risk of disease development: living in a shed during puppyhood, adoption at the age of 8-12 weeks and washing the dog regularly. In contrast, the following factors were associated with a lower risk: living in a rural environment, living in a household with other animals and walking in a forest. These associations do not prove causality but support the primary hypothesis that certain environmental factors may influence the development of canine atopic dermatitis. Further studies are warranted to confirm these results and conclusions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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