Forekomst af parodontitis og FORL hos perserkatte
Bibliographic record
Abstract
I dette studie er omfanget af tandrelaterede sygdomme heriblandt parodontitis og feline odontoklastiske resorptions læsioner (FORL) blandt 19 perserkatte (heraf 2 exotics) på 3 til 9 år undersøgt både klinisk og radiografisk. Ingen af kattene havde tidligere fået renset tænder i anæstesi. Alle katte havde gingivitis (blødning ved sondering) på mindst en tand. Alle katte havde klinisk parodontitis på mindst 4 tænder, og det sås oftest i kindtænder. 26& havde svær klinisk parodontitis med klinisk fæstetab > 3 mm. Der sås tendens til højere forekomst af svær klinisk parodontitis med stigende alder, og den yngste kat i undersøgelsen med svær klinisk parodontitis var 4 år. Prævalensen for parodontitis vurderet radiologisk (alveolært knogletab) fandtes til 58%, og den yngste kat i undersøgelsen med alveolært knogletab var 3 år. Prævalensen for FORL var 47%, og der sås signifikant flere resorptioner i incisiver end i de resterende tandtyper. Samtidig signifikant flere FORL i maxillære fortænder og hjørnetænder end tilfældet var for mandiblens. Den yngste kat med FORL var 3 år, og der sås en tendens til stigende prævalens af FORL med stigende alder. Størstedelen af resorptionerne fandtes ved røntgen. 47% af de undersøgte dyr havde kronefrakturer, og knap halvdelen af disse (44%) var komplicerede. 37% af kattene blev henvist til ekstraktion af en eller flere tænder.
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 | 0.009 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.007 |
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".