Epidemiology of canine obesity: risk factors and complications
Notice bibliographique
Résumé
A obesidade é a doença nutricional mais frequente em animais de companhia que pode ser causada ou influenciada por fatores de risco, ambientais ou genéticos. O tecido adiposo é um órgão endócrino que secreta substâncias que podem apresentar-se em desequilíbrio no organismo obeso. Isso gera um prejuízo a saúde animal e pode desencadear várias comorbidades. Com a finalidade de identificar fatores de risco e principais complicações associadas a obesidade canina foram aplicados questionários on-line e físicos a tutores de cães, totalizando 1303 participações. Dos tutores entrevistados 25% consideraram que seus cães apresentavam sobrepeso ou obesidade. Os fatores de risco identificados para a obesidade relacionados ao animal foram: idade do animal (7-8 anos), raça (Labrador, Poodle, etc), sexo (fêmeas), esterilização, pouca disposição, pouca prática de atividade física, baixa duração da atividade, apetite voraz, dor e dificuldade de locomoção e uso de medicações (corticoide, fenobarbital e anticoncepcionais). Quanto aos tutores: idade (>60 anos), estado civil (divorciado), morar sozinho. As complicações que apresentaram correlação com obesidade foram: dermatopatias em geral, pele oleosa, descamação da pele, alergopatia, otopatia, claudicação, doença articular, tumor, tártaro, tosse, ronco, cansaço fácil e poliúria.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».