Evaluación del programa de control de displasia de cadera en la población canina registrada en el APPA y la ACCC
Bibliographic record
Abstract
Este estudio evalúa los programas de vigilancia y control de displasia de cadera canina (DC) de la ACCC (Asociación Club Canino Colombiano) y del APPA (Asociación de Perro Pastor Alemán) y también determina la prevalencia de la enfermedad en los caninos registrados en dichas asociaciones que fueron sometidos a estudio de DC. A través del análisis e interpretación de todas las radiografías y mediante el análisis de las bases de datos de ambas asociaciones, se encontró que hay fallas significativas en cuanto a la identificación adecuada de las radiografías (nombre y microchip del animal, fecha de la radiografía, marcadores derecha e izquierda), posicionamiento de los animales y problemas de exposición y nitidez. Se encontraron fallas en el cumplimiento del reglamento de crianza de la ACCC en lo que concierne al número mínimo de evaluadores por radiografía y a la edad mínima que deben tener los animales al momento de ser radiografiados. Para la población canina registrada en el APPA, un número significativo de animales fueron examinados con 18 meses de edad o menos. De acuerdo a la base de datos de la ACCC y del APPA, la prevalencia de DC (animales con DC grados C,D y E) es de 10.84% y 18.26% respectivamente. De acuerdo a los diagnósticos emitidos por este estudio, dichas prevalencias son 15.67% (ACCC) y 19.63% (APPA). La base de datos de la ACCC muestra que la raza Beagle tiene la mayor prevalencia de DC seguida por Labrador Retriever, Rottweiler, Pastor Alemán, Golden Retriever y Gran Perro Japonés. En ese aspecto, este estudio solo difiere en que el Pastor Alemán ocupa el tercer lugar mientras que el Rottweiler ocupa el cuarto. Si se quiere reducir la incidencia de DC en ambas poblaciones, la ACCC y el APPA deben exigir de una manera más estricta el cumplimiento de sus propias normas así como también se debería prohibir, así sea temporalmente, el cruzamiento de animales con DC grado C. Los evaluadores deben recibir capacitación en cuanto al diagnóstico de razas en las cuales las variaciones anatómicas normales pueden llevar a confusiones, o deben asignar la evaluación de dichas razas a los evaluadores con más experiencia.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".