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Record W2611882782

Envolvimento de cães em acidentes com ouriço

2012· article· pt· W2611882782 on OpenAlexaboutno aff
Silvana Bellini Vidor, Brunna de Souza Barni, Iasmine Biz Mottin, Émerson Antônio Contesini

Bibliographic record

VenueACTA SCIENTIAE VETERINARIAE · 2012
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBee Products Chemical Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducao: Acidentes com o ourico-cacheiro (Coendou villosus) ocorrem em areas rurais ou em locais onde ainda existe mata preservada no Rio Grande do Sul. Esses pequenos mamiferos descem dos galhos das arvores, no entardecer e a noite, a procura de alimento. Junto a sua pelagem, possuem espinhos corneos muito fortes e com escamas voltadas para sua base. Assim, quando penetram na pele do seu agressor, as escamas dos espinhos fi xam-se e sao puxadas para dentro pelo movimento muscular do agressor. Nos casos em que um cao tenha uma grande quantidade de espinhos ou que apresente espinhos proximos aos olhos, mucosas ou narinas, torna-se necessario o atendimento de urgencia. Recomenda-se, ainda, a anestesia e a analgesia apropriadas para a retirada dos espinhos, alem do uso de antinfl amatorios e antimicrobianos. A prevencao desses acidentes e simples, bastando restringir o acesso dos caes as areas com presenca de ouricos, nos horarios em que estes se alimentam. O objetivo deste estudo e fornecer dados sobre a casuistica de acidentes com ouricos envolvendo caes. Materiais, Metodos e Resultados: Foram pesquisados os registros de caes atingidos por espinhos de ourico atendidos no Hospital de Clinicas Veterinarias da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (HCV-UFGRS). Para esse fi m, foram consultadas as fi chas arquivadas no Servico de Arquivo Medico do hospital, nos anos de 2008 a 2011. Dos 53.815 atendimentos desse periodo, 47 referiam-se a acidentes com ourico (0,09%). Houve uma grande diminuicao de casos, de 0,27% no ano de 2008 para 0,04% no ano de 2011. Os caes SRD foram os mais acometidos (26 caes, 55,32%), seguidos das racas: boxer (seis caes, 12,77%), rottweiler (quatro caes, 8,51%) e american staffordshire terrier (3 caes, 6,38%). Outras racas registradas foram: labrador, dogo argentino, cocker, dogue alemao, pastor belga malinois, dachshund. Os machos representaram 53,19% dos caes, sendo o restante de femeas. Quanto a idade, 27,66% apresentavam idade ate 2 anos; 40,43%, de 2,1 a 5 anos; 21,28%, de 5,1 a 10 anos e 2,12%, mais de 10 anos; sem informacao, 8,51%. Sobre o porte, 12,77% possuiam ate 10 kg; 34,04%, de 10,01 a 20 kg; 29,79%, de 20,01 a 30 kg; 23,40%, mais de 30 kg. Discussao: Os numeros de atendimentos a caes vitimas de acidentes com ourico representam uma casuistica pouco expressiva, o que poderia ser atribuido ao fato de os proprietarios buscarem atendimento veterinario apenas quando o animal e atingido por um grande numero de espinhos. Afora isso, a grande diminuicao de casos de 2008 para 2011 poderia ser explicada pela diminuicao de areas de mata preservada na regiao metropolitana de Porto Alegre. Esses casos ocorreram mais em caninos SRD, machos, muito provavelmente por se tratar do perfi l de caes atendidos pelo HCV-UFRGS. As racas mais acometidas pertencem aos grupos classifi cados como caes de caca, caes de guarda e caes de utilidade pela Associacao Cinologica Brasileira, assim nao seria possivel associar os acidentes a exacerbacao do instinto de caca desses animais. Contrariamente ao relatado em literatura, nao foram os caes mais jovens, e consequentemente mais curiosos, os mais atingidos pelos ouricos, mas sim caes com idade media, ja considerados maduros. A distribuicao da ocorrencia em relacao ao peso parece ser uniforme, porem com uma tendencia a ser maior nas faixas de maior peso. Apesar de curiosa, a casuistica desse tipo de acidente nao e muito abordada pela literatura veterinaria.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.722
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
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