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Enregistrement W7135935456

Forekomst af parodontitis og FORL hos perserkatte

2007· article· da· W7135935456 sur OpenAlexaff
Maria L. Topholm Flørnæs, Mette Lund, Hanne Ellen Kortegaard, J. Arnbjerg

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2007
Typearticle
Langueda
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquedental development and anomalies
Établissements canadiensPrivy Council Office
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGingivitisMEDLINESigns and symptoms
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I dette studie er omfanget af tandrelaterede sygdomme heriblandt parodontitis og feline odontoklastiske resorptions læsioner (FORL) blandt 19 perserkatte (heraf 2 exotics) på 3 til 9 år undersøgt både klinisk og radiografisk. Ingen af kattene havde tidligere fået renset tænder i anæstesi. Alle katte havde gingivitis (blødning ved sondering) på mindst en tand. Alle katte havde klinisk parodontitis på mindst 4 tænder, og det sås oftest i kindtænder. 26& havde svær klinisk parodontitis med klinisk fæstetab > 3 mm. Der sås tendens til højere forekomst af svær klinisk parodontitis med stigende alder, og den yngste kat i undersøgelsen med svær klinisk parodontitis var 4 år. Prævalensen for parodontitis vurderet radiologisk (alveolært knogletab) fandtes til 58%, og den yngste kat i undersøgelsen med alveolært knogletab var 3 år. Prævalensen for FORL var 47%, og der sås signifikant flere resorptioner i incisiver end i de resterende tandtyper. Samtidig signifikant flere FORL i maxillære fortænder og hjørnetænder end tilfældet var for mandiblens. Den yngste kat med FORL var 3 år, og der sås en tendens til stigende prævalens af FORL med stigende alder. Størstedelen af resorptionerne fandtes ved røntgen. 47% af de undersøgte dyr havde kronefrakturer, og knap halvdelen af disse (44%) var komplicerede. 37% af kattene blev henvist til ekstraktion af en eller flere tænder.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,007

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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