Retriever dog joint disease, etiology, diagnosis, treatment and prevention
Notice bibliographique
Résumé
Retriveriai priskiriami didelių veislių šunims. Jų ilgesnis brendimas nei mažų veislių šunų. Kaip ir visi dideli šunys, jiems būdingos ne tik įgimtos bet ir įgytos sąnarių ligos. Sąnarių ligomis gali sirgti šuniukai brendimo metu, augant ir senstant. Iš įgimtų ir genetiškai paveldimų sąnarių ligų retriveriams būdingos klubo ir alkūnės sąnario displazijos, bei kelio priekinio kryžminio raiščio trūkimas. Sąnarių ligos gali atsirasti ir progresuoti dėl per didelio svorio, retriveriai yra linkę priaugti daugiau svorio nei kitų veislių šunys. Darbo tikslas: Nustatyti bei įvertinti Lietuvoje veisiamų retriverių šunų sergamumą sąnarių ligomis. Darbo uždaviniai: 1. Nustatyti retriverių veislių grupės šunų dažniausiai pasireiškiančias sąnarių ligas. 2. Įvertinti šuns lyties, amžiaus, bei svorio įtaką retriverių sąnarių ligų pasireiškimui. 3. Gautus rezultatus palyginti su literatūroje pateikiamais duomenimis. Išvados: 1. Įvertinus 48 retriverius, buvo nustatyta, jog dažniausiai sergama klubo sąnario displazija (18 proc.), alkūnės sąnario displazija (12 proc.), kelio priekinio kryžminio raiščio trūkimu (6 proc.), reumatoidiniu artritu (6 proc.), panosteitu (3 proc.), osteoartritu (3 proc.). 2. Sąnarių ligos dažniausiai pasireiškia retriveriams nuo vienerių iki trijų metų amžiaus (36 proc.), rečiausiai sergama iki vienerių metų amžiaus (3 proc.). 3. Turintiems viršsvorio šunims (46 proc.) ir vidutinio svorio šunims (54 proc.) sąnarių ligos pasireiškė vienodai. 4. Nustatyta, jo dažniausiai klubo sąnario displazija serga Labradoro retriveriai (71 proc.), rečiau – auksaspalviai (27 proc.) ir lygiaplaukiai retriveriai (2 proc.).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».