Estadificación de la enfermedad renal crónica y sus factores de riesgo asociados en perros
Notice bibliographique
Résumé
La enfermedad renal crónica (ERC) es la patología renal más frecuentementediagnosticada en perros y gatos; esta se define como cualquier anormalidad estructuralo funcional presente en uno o ambos riñones por al menos tres meses.Este estudio fue diseñado para determinar la frecuencia de ERC en perros atendidos enel Hospital Veterinario de Pequeñas Especies de la UAEMex, así como para determinarsu distribución en los diferentes estadios de enfermedad y los factores de riesgoasociados en el periodo de enero de 2010 a junio de 2012.Se utilizaron 288 perros en los cuales se evaluó la historia clínica, se realizó examenfísico general, medición de la presión arterial por oscilometría y determinación losvalores de creatinina sérica y la relación de proteinuria-creatinuria. Posteriormente seclasificaron de acuerdo a su estadio de enfermedad renal. Se establecieron los factoresde riesgo a los que estuvieron expuestos y por medio de X12 y regresión logística sedeterminaron cuales pueden considerarse como factores de riesgo para la enfermedadrenal.Del total de los pacientes evaluados, el 84.72% tuvieron 7 años o más, 14.23% entre 1-5 años y tres menores de 1 año. Las razas presentes con mayor frecuencia fueronpoodle, labrador y schnauzer. El diagnóstico de ERC se estableció en 139 pacientes,La mayoría se encontraba en estadios tempranos de la enfermedad De igual manera, la mayoría se encontró con rangos de presión arterial normal o conriesgo de daño a órganos diana mínimo o bajo. Los factores de riesgo identificadosfueron las cardiopatías, endocrinopatías y enfermedades hepáticas.De acuerdo a los resultados observados podemos concluir que con la utilización de elprotocolo diagnóstico propuesto por la IRIS se identificó una frecuencia de 48.2% deERC en este centro hospitalario, además de permitir la identificación en estadiostempranos.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 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 ».