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Enregistrement W7148651322 · doi:10.1051/npvcafe/2026002

L’aélurostrongylose féline, une maladie parasitaire méconnue en France : à propos d’un cas chez un chaton

2025· article· fr· W7148651322 sur OpenAlexaff
Isaline Perdang, Caroline Van Dessel, Frédéric Beugnet, Jean-François Ravier, Donato Traversa, Jacques Guillot

Notice bibliographique

RevueLe Nouveau Praticien Vétérinaire canine & féline · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMollusks and Parasites Studies
Établissements canadiensMonsanto (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung diseasePopulationMedical screening

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le nématode Aelurostrongylus abstrusus est l’agent responsable de l’aélurostrongylose, une parasitose respiratoire chez le chat. Le cas présenté est un chaton d’environ six mois, amené pour une dyspnée expiratoire grave et des sifflements à l’auscultation. La méthode de Baermann et une PCR ont permis de confirmer que l’agent responsable était A. abstrusus . Un traitement antiparasitaire à base de lactones macrocycliques a permis la guérison clinique et parasitaire. L’aélurostrongylose est présente sur tout le territoire français. Les enquêtes basées sur la recherche de larves L1 dans les matières fécales montrent une prévalence entre 0,7 % et 6,1 % de la population étudiée en France. Une enquête récente, basée sur un questionnaire, indique qu’un vétérinaire répondant sur cinq a déjà vu ou suspecté au moins un cas d’aélurostrongylose entre 2023 et 2024. En Europe, la séroprévalence varie de 9 % à 21,4 %. Le cycle parasitaire comprend le chat comme hôte définitif, les gastéropodes comme hôtes intermédiaires et les rongeurs comme hôtes paraténiques. Les jeunes chats qui chassent semblent particulièrement à risque d’aélurostrongylose. En France, cinq spécialités disposent d’une AMM pour le traitement ou la prévention de l’aélurostrongylose féline. Ces spécialités comportent de la moxidectine, de l’émodepside ou de l’éprinomectine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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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