ABORDAGEM CIRÚRGICA EM BEZERROS COM ONFALITE
Bibliographic record
Abstract
Os distúrbios umbilicais são doenças mais comuns que afetam bezerros. o diagnóstico e tratamento precoces são importantes, podendo ser utilizado um tratamento conservador, e o uso de antibiótico não se resolve bem nesses casos. O tratamento cirúrgico alcança melhores resultados, objetivando a remoção completa das estruturas afetadas, sendo o método mais adequado para o tratamento dessas doenças. Este trabalho tem como objetivo relatar um estudo de 30 casos de onfalite, dos quais 15 animais foram tratados conservadoramente e 15 submetidos ao tratamento cirúrgico, nos bezerros atendidos na rotina do HV da Unipar durante os anos de 2002 e 2018. Ao exame físico, os animais apresentavam febre, apatia, hiporexia ou anorexia e aumento do volume umbilical, geralmente associado a secreção purulenta, tendo alguns animais apresentando complicações como sepse e artrite. Entre os animais tratados cirurgicamente, 13 (86, 66%) sobreviveram, enquanto entre os tratados clinicamente, apenas 7 (46, 67%) sobreviveram. Os sinais clínicos apresentados por todos os animais examinados eram característicos de onfalite, apresentando secreção purulenta em apenas 60% dos casos. No grupo tratado com cirurgia, a taxa de sobrevivência foi de 86, 66% (13/15 dos animais), e no grupo tratado com antibióticos, foi de 46, 66% (7/15 dos animais). Em outro estudo, a sobrevida foi maior em bezerros submetidos à cirurgia para tratamento de onfalite, recomendando o tratamento apenas com antibiótico nos casos de onfalite. No canada foi observado aumento de sobrevida ao comparar duas técnicas cirúrgicas, encontrando 85% de sobrevida. Porém, isoladamente, a ressecção em bloco, realizada neste estudo, atingiu 100% de sobrevida.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".