Prevalencia de la Parvovirosis Canina en la Ciudad de Chiclayo en los Años 2011 al 2015
Bibliographic record
Abstract
Con la finalidad de determinar retrospectivamente la prevalencia de parvovirosis canina en las clínicas y consultorios veterinarios de la ciudad de Chiclayo, en el período comprendido entre los años 2011 – 2015 se planteó el presente trabajo de investigación que consistió en un estudio epidemiológico observacional, tipo longitudinal y bajo un modelo caso – control. Para ello se examinaron 5435 historias clínicas de perros atendidos en dichos establecimientos y se recolectó el número de casos positivos de parvovirosis canina con diagnóstico definitivo. Para el análisis estadístico se empleó la prueba de Chi cuadrado estimándose la prevalencia del período con un intervalo de confianza del 95%. Se halló 613 casos de parvovirosis canina lo que constituye una prevalencia de 11,28% para el quinquenio estudiado. Se verificó una mayor prevalencia en el año 2011 (14,24%), seguido de los años 2012 (12,92%), 2014 (11,59%) y 2013 (11,19%); determinando la menor prevalencia en el año 2015 (9,23%). Se encontró que la edad es un factor de riesgo para la presentación de la parvovirosis canina siendo los perros de menos de dos meses los más afectados (14,42%); en cuanto a las razas, hubo mayor prevalencia en Shi Tzu, Pitt Bull, Poodle, Schnauzer, Rottweiler, Pequinés, Labrador y Golden Retriever; de igual manera se constató que la estación del año también es un factor de riesgo pues la mayor prevalencia fue en verano (14,01%). Se concluyó que la edad, la raza y la estación del año son factores de riesgo asociados a la parvovirosis canina.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 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 teacher head, 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".