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Enregistrement W7117233707 · doi:10.22271/tpi.2025.v14.i12b.26343

Polyherbal therapy in management of renal failure in dogs

2025· article· W7117233707 sur OpenAlexaboutno aff
Momita Baguli, Sudhamayee Meher, Ramesh Chandra Patra, Padmalaya Meher, Haresh Kumar Dalai, Sudhanshu Mohan Nayak, Gajula Pavankalyan

Notice bibliographique

RevueThe Pharma Innovation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseRenal functionUrineKidneyAnalgesicKidney disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fastest growing urbanisation, environmental contamination, improper feeding practises and the indiscriminate use of certain antibacterial, non-steroidal anti-inflammatory, analgesic and anti-cancer therapeutic drugs have made renal failure as the third most common cause of death in dogs, which affects 2-5% of dogs. Therefore, early diagnosis of the disease can enable an early application of favourable therapeutic interventions to decelerate the disease progression and thus enhance the quality of life. Thus, the objective of the study was to document clinico-epidemiological findings in dogs with renal failure. Sixty dogs found suffering from renal failure, out of which, 36 dogs were randomly selected and divided into two broad groups of infectious and non-infectious origin. These groups were then further sub-divided into 3 treatment groups containing 6 animals in each group and were treated with 3 distinct polyherbal combinations in addition to conventional medication to compare their effectiveness. Following therapy, the treatment efficacy has been analysed based on the lessening of severity of clinical signs and normalisation of the renal function values. In the current investigation, maximum dogs reported were in Stage IV, followed by Stage III, II & I. The prevalence recorded shows most commonly affected dogs belong to age group of 8-10 years (35%) with a higher prevalence of renal failure in males (60%). Breed-wise prevalence study reported Labrador Retriever (35%) was the most commonly affected dog breed. Most common symptoms were inappetence, vomiting, polyuria, polydipsia, weight loss, urine incontinence, dehydration, halitosis, haematuria and oral ulceration. Post treatment with the polyherbal therapy, 12 out of 18 (66.67%) and 9 out of 18 (50%) dogs recovered in infectious and non-infectious group, respectively. In treatment groups, the survivability rate was highest in Group 2 (75%), followed by 50% survivability in Group 1 & Group 3 each. Thus, it was concluded that the efficacy of Group 2 was higher than Group 1 & 3 in terms of survivability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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