Seroprevalence of Heartworm Infection, Risk Factors for Seropositivity, and Frequency of Prescribing Heartworm Preventives for Cats in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To determine the seroprevalence of heartworm infection, risk factors for seropositivity, and frequency of prescribing heartworm preventives for cats.\nDESIGN Prospective cross-sectional study.\nANIMALS 34,975 cats from 1,353 veterinary clinics (n = 26,707) and 125 animal shelters (8,268) in the United States and Canada.\nPROCEDURES Blood samples were collected from all cats and tested with a point-of-care ELISA for Dirofilaria immitis antigen, FeLV antigen, and FIV antibody. Results were compared among geographic regions and various cat groupings.\nRESULTS Seropositivity for heartworm antigen in cats was identified in 35 states but not in Canada; overall seroprevalence in the United States was 0.4%. Seroprevalence of heartworm infection was highest in the southern United States. A 3-fold increase in the proportion of seropositive cats was identified for those with (vs without) outdoor access, and a 2.5-fold increase was identified for cats that were unhealthy (vs healthy) when tested. Seroprevalence was 0.3% in healthy cats, 0.7% in cats with oral disease, 0.9% in cats with abscesses or bite wounds, and 1.0% in cats with respiratory disease. Coinfection with a retrovirus increased the risk of heartworm infection. Heartworm preventives were prescribed for only 12.6% of cats at testing, and prescribing was more common in regions with a higher seroprevalence.\nCONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE At an estimated prevalence of 0.4%, hundreds of thousands of cats in the United States are likely infected with heartworms. Given the difficulty in diagnosing infection at all clinically relevant parasite stages and lack of curative treatment options, efforts should be increased to ensure all cats receive heartworm preventives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».