Estudo epidemiológico retrospectivo de cães portadores de ruptura do ligamento cruzado cranial: 323 casos (1999 a 2005)
Bibliographic record
Abstract
O objetivo do presente trabalho foi caracterizar a população de cães portadores de ruptura do ligamento cruzado cranial (RLCC) para fatores considerados de risco como raça, idade, sexo e peso corporal. A base de dados consistiu de informações resgatadas de prontuários de 323 cães com diagnóstico de ruptura de ligamento cruzado cranial atendidos no Serviço de Cirurgia de Pequenos Animais do Hospital Veterinário da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia da Universidade de São Paulo em um período de 7 anos (1999 a 2005). Os resultados mostraram que as raças de maior prevalência foram o Leonberger (100%), Cane Corso (66,7%), Dogue de Bordeau (50%), Starffordshire Terrier (40%) e o Chow Chow (36%), estando ainda o Rottweiler (11,6%) e o Labrador Retriever (8,1%) em 10º e 13º lugares, respectivamente. As idades de maior freqüência foram 2, 4, 3, 7 e 6 anos (média = 5,58 anos). Fêmeas (59,14%) foram mais acometidas do que machos (40,86%) e animais inteiros (76,15%) foram mais representativos do que animais castrados (17,76%). Quanto ao peso, entre 6 e 15 kg (32,82%) seguido por animais entre 36 e 45 kg (17,03%). Pode-se observar que os dados em nosso meio tendem a se assemelhar com a literatura estrangeira: ocorrência da RLCC em animais mais jovens de raças de grande porte e gigantes, o Rottweiler como uma raça em comum a fêmea é mais representativa do que o macho.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".