Retrospective epidemiological study of skin diseases in dogs and cats
Notice bibliographique
Résumé
Dermatology is definitely one of the most important specialties in small animal veterinary medicine, as the skin is the largest organ of the body, it is exposed to the environment, therefore possibility to be affected is high and it is also an indicator of the animal’s general health. As the majority of the dermatological cases are complicated, in many of them, there is need of complementary exams in the form of biopsy and histopathological findings. Skin biopsy is getting more and more importance in the field of veterinary dermatology. In this work is presented the importance of skin biopsy, indications and contraindications of the technique, detailed explanation of the skin biopsy technique, critical points, as well as shipment of the material to laboratory. It also explains the role and importance of a pathologist for the clinical cases, as well as brief histopathological terminology used in the results. A retrospective epidemiological study is presented, based on the results of the skin biopsies of dogs and cats, obtained from INNO laboratory in Portugal between years 2010- 2016. Main goal of this study is to gain information about the final diagnosis based on underwent skin biopsies, and to gain knowledge about the most common dermatological diseases of pets in Portugal. The majority of the biopsies received came from male dogs, with an average age of 7,3 years. The 5 most affected breeds are Labrador Retriever, Boxer, German Shepherd, Cocker Spaniel and undetermined breed. In total, 74 different types of breeds were present. The 3 most common diseases, which dogs suffer from are neoplastic, allergic and infectious diseases. Considering cats, females are more predisposed to suffer from dermatological diseases. The average age of affected cats is 7,5 years. The 2 most affected breeds are European shorthair cat and undetermined breed. In total, skin biopsies were obtained from 5 different types of breeds. The 3 most common diseases in cats are allergic, neoplastic and infectious diseases.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».