KLİNİĞİMİZE GETİRİLEN KEDİ VE KÖPEKLERDE KARŞILAŞILAN KORNEA HASTALIKLARININ TANI VE SAĞALTIMI ÜZERİNE ÇALIŞMALAR
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmada, Adnan Menderes Üniversitesi Veteriner Fakültesi Cerrahi Anabilim Dalı kliniklerine 01.01.2017 – 31.12.2018 tarihleri arasında getirilen kedi ve köpeklerde saptanan kornea lezyonlarının dağılımı, klinik görünümü, diğer anatomik yapılar ile ilişkisi ve sağaltım amacı ile yapılan uygulamalar konu edildi. Materyali, anılan tarih aralığında getirilen toplam 5452 hasta arasında kornea lezyonu tanısı konulan farklı yaş, cinsiyet ve ırkta toplam 189 (%3.47) kedi ve köpek oluşturdu. Olguların 111 (%59)’i köpek, 78 (%41)’i kedi idi. Köpeklerin yaşları ortalama 54.87 ay (3 ay –180 ay); 48 (43.25)’i dişi, 63 (%56.75)’ü erkek idi. Kedilerin yaşları ortalama 22.92 ay (10gün – 168 ay); 29 (%37)’u dişi, 49 (%63)’u erkek idi. Materyali oluşturan köpeklerin ırklara göre dağılımı; Golden Retriever (9, %8.1), Pug (7, %6.3), Terrier (5, %4.5), French Bulldog (5, %4.5), Cooker Spaniel (5, %4.5), Pekingese (4, %3.6), Boxer (3, %2.7), Shar Pei (3, %2.7), Pinscher (2, %1.8), Sivas Kangal (2, %1.8), English Bulldog (2, %1.8), Pointer (2, %1.8), Chow Chow (1, %0.9), Rottweiler (1, %0.9), Aksaray Malaklısı (1, %0.9), Doberman (1, %0.9), German Shepherd (1, %0.9), Boston Terrier (1, %0.9), Pommerian (1, %0.9), Siberian Husky (1, %0.9), Jack Russel Terrier (1, %0.9), Belgian Malinois (1, %0.9) ve Melez (52, %46.8) şeklinde oldu. Kedilerin ırklara göre dağılımı; Persian (4, %5.1), British Shorthair (3, %3.8), Scottish Fold (2, %2.6), Bengal Cat (1, %1.3), Himalayan Cat (1, %1.3) ve Melez (67, %85.9) olarak belirlendi. Klinik muayenede anamnez bilgileri alındı, inspeksiyon, fizik ve takiben oftalmoskopik muayene gerçekleştirildi. Oftalmolojik muayenede göz bütün eklenti organları ile genel olarak değerlendirildi. Görüş muayene testi, direkt oftalmoskopi, Slit-Lamp Biyomikroskopi, Fundus görüntüleme yanı sıra Flourescein boya ve Schirmer gözyaşı testleri uygulandı. Köpeklerde saptanan olgular keratitis superfisialis (60, %54.05), keratokonjunktivitis (10, %9.00), ulkus kornea (24, %21.62), korneal yabancı cisim (2, %1.80), korneal sekester xiii (1, %0.90), keratitis pannosa (2, %1.80), keratopati (1, %0.90), korneal ödem (1, %0.90), keratitis purulenta (2, %1.80), kist dermoid (1, %0.90), korneal pigmentasyon (2, %1.80), dessematosel (2, %1.80), panophthalmitis purulenta (1, %0.90) ve korneal erozyon (1, %0.90) olarak dağılım sergiledi. Kedilerde saptanan olgular keratitis superfisialis (24, %30.77), ulkus kornea (17, %21.80), korneal sekester (14, %17.95), keratokonjunktivitis (12, %15.40), korneal yabancı cisim (4, %5.12), keratitis purulenta (3, %3.84), korneal nekroz (2, %2.56), keratopati (1, %1.28) ve korneal ödem (1, %1.28) şeklinde dağılım gösterdi. Kedi ve köpeklerin %33’ünde tek başına kornea lezyonu saptanırken; %67’sinde gözün diğer anatomik bölgeleri de etkilenmişti. Kedilerde primer kornea hastalıklarının oranı %65, sekonder olanların oranı %45 idi. Köpeklerin %86’sına medikal, %14’üne operatif; kedilerin %40’ına operatif, %60’ına medikal sağaltım uygulandı. Sonuç olarak genel hasta sayısı içerisinde kornea lezyonu saptanan olguların oranı %3.47 olarak saptanmıştır. Bu oran dikkati çeker düzeyde bulunmuştur. Olgular içerisinde köpeklerde keratitis superfisialis, ulkus kornea, keratokonjunktivitis en sık karşılaşılan olgular arasında yer alırken; kedilerde hastalıkların görülme sıklığı keratitis superfisialis, ulkus kornea, korneal sekester ve keratokonjunktivitis şeklinde sıralanmıştır.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.008 |
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".