A retrospective study on findings of canine hip dysplasia screening in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Aim: \n The current study was undertaken to evaluate the findings of canine hip dysplasia screening in Kenya. \nMaterials and Methods: \n Records for 591 dogs were included in this study. The data was obtained from the national \nscreening office, Kenya Veterinary Board, for the period between the years 1998 and 2014. Monthly screening records were \nassessed and information relating to year of evaluation, breed, sex, age, and hip score captured. Descriptive statistics of hip \nscores was computed based on year, sex, age, and breed. \nResults: \nA \ntotal of 591 records from the year 1998 to 2014 were retrieved at the National Screening Centre, the Kenya \nVeterinary Board. Each record was examined and data pertaining to year of screening, the breed, sex, age of the dogs, \nand the total hip score were recorded. The highest number of dogs screened for hip dysplasia (HD) was in the year 2009 \nand the lowest in the year 1998. More females than males were screened for HD and the mean age of all the dogs was \n22.9±12.7 months. The most common breeds of dogs screened during the study period were German Shepherd (67.0%), \nRottweiler (15.6%), and Labrador Retriever (12.2%). The mean hip score for the 591 dogs was 15.1±10.9 and the median \n12.0. The mean hip scores per breed were; German Shepherd (16.3±12.1); Golden Retriever (16.0); Hungarian Vizla (15.0); \nLabrador Retriever (3.0±6.7); Great Dane (13.3±3.2); Rottweiler (12.2±8.2); Doberman (10.3±4.2); Rhodesian Ridgeback \n(9.6±3.8); and Boxer (9.3±0.6). Based on the hip score, moderate to severe HD was diagnosed in 16.6% of the dogs, mild \nHD in 32.7%, Borderline HD in 37.7%, fair HD in 6.9%, and good HD in 6.1%. \nConclusion: \n Canine HD is a common occurrence in Kenya with most dogs suffering mild to border line HD. In addition, \nGerman Shepherd and Golden Retriever appear to be the most affected breeds. It is therefore recommended that stringent \nmeasures be imposed to dog breeding programs to avoid transmission of this undesirable trait and consequently improve the \nwelfare and the quality of dog breeds in Kenya.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».