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Enregistrement W7126302979

Análisis retrospectivo de las enfermedades de mayor presentación en caninos y felinos de 1993 a 2013 en una clínica veterinaria, en la ciudad de Bogotá, Colombia

2015· other· es· W7126302979 sur OpenAlexaboutno aff
Diana Paola Rojas Dávila, Alejandra Tinoco Hernández

Notice bibliographique

RevueCiencia Unisalle (Universidad de La Salle) · 2015
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationSequence (biology)Hasta
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente estudio analizó los registros médicos de una clínica veterinaria de la ciudad de Bogotá, desde el año 1.993 hasta el año 2013. Existen un total de 369.977 registros, y 31.112 eventos clínicos. Este estudio pretende analizar la casuística de eventos clínicos en una población de caninos y felinos en un periodo de 20 años en una clínica veterinaria de Bogotá D.C., estableciendo el porcentaje de especies, razas, sexo y edad, en una población que visitó una clínica veterinaria durante 20 años en la ciudad de Bogotá D.C., y las enfermedades de mayor presentación por especie, raza, sexo y edad, comparando los hallazgos con estudios similares, realizados en Colombia. Esto se llevó a cabo clasificando a caninos y felinos por las principales 10 razas, de cada raza principal se clasificaron las 10 enfermedades de mayor presentación, luego se hizo clasificación de cada especie por sexo, dando como resultado el total de machos y de hembras. Del total de hembras y machos se clasificaron las principales 10 enfermedades de presentación. Según la edad, cachorros, adultos y senior en cada especie, se clasificaron las 10 enfermedades principales. Adicionalmente se realizó un comparativo de enfermedades por sistemas, y en cada sistema de clasificó las 10 enfermedades principales. De todas las clasificaciones realizadas, se tuvieron solo en cuenta para la discusión las dos principales, por ser las de mayor presentación. Los resultados obtenidos quedaron registrados en tablas, gráficas y figuras, para esto se utilizó Excel® versión 2010. Los resultados y conclusiones obtenidos fueron los siguientes, las razas de mayor presentación en caninos fueron el Labrador Retriever, 12% y el French Poodle, 11%. En cachorros, las enfermedades de mayor presentación fueron la laringotraqueitis infecciosa canina y la dermatitis, cada una con un 4%. En caninos adultos, las enfermedades periodontales ocuparon el 6%, y las dermatitis el 4%. En los caninos de edad más avanzada, las enfermedades más importantes fueron, la enfermedad periodontal, y los tumores con un 8% y 6% respectivamente. En la clasificación por sistemas, se encontraron el sistema tegumentario 37%, y los eventos oncológicos, 9%. Las razas felinas más importantes en este estudio fueron la raza Criolla, 60%, y la raza Persa, 20%. En los cachorros felinos, la pulicosis tuvo un 5%, mientras que la orquiectomía un 4%. En los felinos adultos las dos principales fueron la enfermedad periodontal 5%, y la infección del tracto urinario 5%. En los felinos senior, las dos más importantes fueron la enfermedad periodontal 10% y la infección del tracto urinario, 5%. En la clasificación por sistemas en felinos, se destacaron las enfermedades del sistema tegumentario 23% y del sistema digestivo 23%. Este estudio se puede usar como referente para estudios posteriores.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2015
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