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Record W7126302979

Análisis retrospectivo de las enfermedades de mayor presentación en caninos y felinos de 1993 a 2013 en una clínica veterinaria, en la ciudad de Bogotá, Colombia

2015· other· es· W7126302979 on OpenAlexaboutno aff
Diana Paola Rojas Dávila, Alejandra Tinoco Hernández

Bibliographic record

VenueCiencia Unisalle (Universidad de La Salle) · 2015
Typeother
Languagees
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationSequence (biology)Hasta
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El presente estudio analizó los registros médicos de una clínica veterinaria de la ciudad de Bogotá, desde el año 1.993 hasta el año 2013. Existen un total de 369.977 registros, y 31.112 eventos clínicos. Este estudio pretende analizar la casuística de eventos clínicos en una población de caninos y felinos en un periodo de 20 años en una clínica veterinaria de Bogotá D.C., estableciendo el porcentaje de especies, razas, sexo y edad, en una población que visitó una clínica veterinaria durante 20 años en la ciudad de Bogotá D.C., y las enfermedades de mayor presentación por especie, raza, sexo y edad, comparando los hallazgos con estudios similares, realizados en Colombia. Esto se llevó a cabo clasificando a caninos y felinos por las principales 10 razas, de cada raza principal se clasificaron las 10 enfermedades de mayor presentación, luego se hizo clasificación de cada especie por sexo, dando como resultado el total de machos y de hembras. Del total de hembras y machos se clasificaron las principales 10 enfermedades de presentación. Según la edad, cachorros, adultos y senior en cada especie, se clasificaron las 10 enfermedades principales. Adicionalmente se realizó un comparativo de enfermedades por sistemas, y en cada sistema de clasificó las 10 enfermedades principales. De todas las clasificaciones realizadas, se tuvieron solo en cuenta para la discusión las dos principales, por ser las de mayor presentación. Los resultados obtenidos quedaron registrados en tablas, gráficas y figuras, para esto se utilizó Excel® versión 2010. Los resultados y conclusiones obtenidos fueron los siguientes, las razas de mayor presentación en caninos fueron el Labrador Retriever, 12% y el French Poodle, 11%. En cachorros, las enfermedades de mayor presentación fueron la laringotraqueitis infecciosa canina y la dermatitis, cada una con un 4%. En caninos adultos, las enfermedades periodontales ocuparon el 6%, y las dermatitis el 4%. En los caninos de edad más avanzada, las enfermedades más importantes fueron, la enfermedad periodontal, y los tumores con un 8% y 6% respectivamente. En la clasificación por sistemas, se encontraron el sistema tegumentario 37%, y los eventos oncológicos, 9%. Las razas felinas más importantes en este estudio fueron la raza Criolla, 60%, y la raza Persa, 20%. En los cachorros felinos, la pulicosis tuvo un 5%, mientras que la orquiectomía un 4%. En los felinos adultos las dos principales fueron la enfermedad periodontal 5%, y la infección del tracto urinario 5%. En los felinos senior, las dos más importantes fueron la enfermedad periodontal 10% y la infección del tracto urinario, 5%. En la clasificación por sistemas en felinos, se destacaron las enfermedades del sistema tegumentario 23% y del sistema digestivo 23%. Este estudio se puede usar como referente para estudios posteriores.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.219
Threshold uncertainty score0.435

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.283 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

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Citations0
Published2015
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