Frequência de dermatopatias infecciosas, parasitárias e neoplásicas em cães na região de Garça, São Paulo - Brasil
Bibliographic record
Abstract
A distribuição das dermatoses na população canina deve ser considerada um tema fundamental no ensino e na prática da medicina veterinária. Existem poucos dados sobre a demografia dos distúrbios cutâneos caninos tanto na medicina veterinária no Brasil como em outros países. No presente estudo, foram revistos 2.178 prontuários de animais atendidos no Hospital de Pequenos Animais da Faculdade de Medicina Veterinária (FAMED), em Garça-SP. Dentre esses prontuários, foram selecionados os de 910 animais que apresentavam problemas cutâneos, os quais foram divididos em 3 grupos: as dermatoses parasitárias (infestação por carrapato, dermatite alérgica a picada de pulgas, miíase, demodicose, escabiose e otite parasitária); dermatoses infecciosas (dermatite bacteriana, otite bacteriana, dermatofitose, acne canina, abscesso, malassezia e pododermatite) e tumores cutâneos (não-neoplásica, neoplasia epitelial, neoplasia mesenquimal e neoplasia de célula redonda). Após análise estatística, observou-se que as dermatoses mais diagnosticadas nos cães foram, em ordem decrescente de freqüência, infestação por carrapato, foliculite bacteriana, dermatite alérgica a picada de pulgas, otites bacterianas, demodicose, dematofitose, miíase, escabiose canina, abscesso e otite parasitária. Em seguida, compararam-se esses resultados com aqueles obtidos em outras regiões do Brasil e países subtropicais, evidenciando-se, assim, as diferenças na incidência dessas dermatoses. A análise dos resultados possibilitou concluir-se que as dermatoses infecciosas e parasitárias ocorreram com maior freqüência em animais jovens, enquanto as neoplasias cutâneas tiveram maior incidência nos animais mais velhos. Além da faixa etária, a predisposição racial também foi avaliada, sendo que as raças mais acometidas foram Pastor Alemão, Rottweiler, Boxer, Cocker Spaniel, Fox Paulistinha, Dachshund, Fila Brasileiro, Labrador, outras raças e Poodle...
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".