Analysis of a Survey Database of Pet Food Induced Poisoning in North America.
Notice bibliographique
Résumé
Following the outbreak of pet food-induced nephrotoxicity in March 2007, a voluntary online survey of all AAVLD-accredited laboratories, commercial laboratories, and veterinary clinics across North America was conducted. There was no information on toxicity of melamine or factors affecting the disease outcome following exposure to melamine in pets. Data were collected from affected pets to learn about the disease outcome and the affected pet population. The web-based electronic survey used the online tool, SurveyMonkey™. Data were collected between April 5 and October 31, 2007. Four hundred fifty-one cases of 586 reported cases met the criteria for inclusion in the study. Most reported cases were from California, Texas, Michigan, Florida, and Ontario. Of the 451 cases, 424 were reported as affected. Of these, 278 cases (65.6%) were cats and 146 (34.4%) were dogs. A total of 278 pets (171 cats and 107 dogs) were reported to have died (a ratio of 1.6:1). However, within species, there was a higher percentage of deceased dogs (73.3%) than cats (61.5%). Of the affected pet population, older male cats with preexisting disease conditions were more likely to be deceased. Analysis of the pets in this large database of naturally affected pets yielded interesting findings. It showed that more cats than dogs were affected and also that preexisting renal diseases and old age predicted the most severe outcome (death or euthanasia) than any other factors.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».