Seroprevalencia del virus de leucemia e inmunodeficiencia felina en gatos de montería, córdoba
Bibliographic record
Abstract
El incremento gradual de la población felina en Colombia y algunos países está acompañado de la aparición de enfermedades que ponen en riesgo la salud animal. El virus de inmunodeficiencia y la leucemia felina son las principales enfermedades retrovirales de mayor morbilidad y mortalidad en los felinos, que requieren de un diagnóstico oportuno que permita prolongar la vida de estos animales. Se realizó un estudio descriptivo de corte transversal que incluyó 60 gatos domésticos del área urbana de la ciudad de Montería procedentes de clínicas, consultorios veterinarios y viviendas familiares. El diagnóstico simultáneo de leucemia e inmunodeficiencia felina se realizó en muestras de suero y plasma por el inmunoensayo comercial SNAP combo FeLV Ag/ FIV Ab (Laboratories Idexx Toronto, Canadá). Los animales fueron sometidos a exámenes físicos y de laboratorio. La población estuvo conformada por 30 hembras y 30 machos en su mayoría menores de dos años. La seroprevalencia fue del 23,3% (14/60) para leucemia felina, inmunodeficiencia felina 1,6% (1/60) y la seroprevalencia de doble infección por el virus de leucemia e inmunodeficiencia felina fue del 5% (3/60). Se realizó por primera vez el serodiagnóstico del virus de inmunodeficiencia y leucemia felina en la población de gatos domésticos de la ciudad de Montería; se estableció una seroprevalencia del 23,3% y 1,6% respectivamente.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 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".