Disease surveillance and referral bias in the veterinary medical database

Bartlett, Paul C.; Buren, James W. Van; Neterer, Margaret; Zhou, Chun

doi:10.1016/j.prevetmed.2010.01.007

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“…The VMDB data consist of data from dogs that were seen at veterinary teaching hospitals. Patients at these tertiary care facilities are more likely to present with cancers and rare or serious diseases (Bartlett, Van Buren, Neterer & Zhou, 2010). Also, the VMDB age data are collapsed into bins.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…Because the VMDB represents Veterinary Teaching Hospital patients, it is subject to referral bias (Bartlett et al., 2010), meaning these patients likely exhibit more severe, complicated, or unusual diseases that are seen in the canine population at large, and average income of clients might be higher than that for all dog owners. By contrast, the VetCompass dataset is comprised of complete clinical records from primary care veterinary practices, and as such might provide a better representation of the canine population as a whole.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

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The companion dog as a model for human aging and mortality

et al. 2018

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SummaryAround the world, human populations have experienced large increases in average lifespan over the last 150 years, and while individuals are living longer, they are spending more years of life with multiple chronic morbidities. Researchers have used numerous laboratory animal models to understand the biological and environmental factors that influence aging, morbidity, and longevity. However, the most commonly studied animal species, laboratory mice and rats, do not experience environmental conditions similar to those to which humans are exposed, nor do we often diagnose them with many of the naturally occurring pathologies seen in humans. Recently, the companion dog has been proposed as a powerful model to better understand the genetic and environmental determinants of morbidity and mortality in humans. However, it is not known to what extent the age‐related dynamics of morbidity, comorbidity, and mortality are shared between humans and dogs. Here, we present the first large‐scale comparison of human and canine patterns of age‐specific morbidity and mortality. We find that many chronic conditions that commonly occur in human populations (obesity, arthritis, hypothyroidism, and diabetes), and which are associated with comorbidities, are also associated with similarly high levels of comorbidity in companion dogs. We also find significant similarities in the effect of age on disease risk in humans and dogs, with neoplastic, congenital, and metabolic causes of death showing similar age trajectories between the two species. Overall, our study suggests that the companion dog may be an ideal translational model to study the many complex facets of human morbidity and mortality.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

The companion dog as a model for human aging and mortality

et al. 2018

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“…However, as data typically exist as separate records, it can be difficult and time-consuming to collate. In addition, differences in documentation practices, investigative and treatment protocols, as well as coding of cases among centres can limit comparison of cases (Bartlett and others 2010). …”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Systematic account of animal poisonings in Germany, 2012–2015

et al. 2017

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(IPTP, LMU). A secondary objective was to evaluate and compare the data in order to determine where efforts could be focused to optimise approaches for collection and use of information on animal poisonings. Materials and methods Poison centres Data on animal 9168 exposure calls to five German PCs were collected retrospectively for the time period January 1, 2012, to December 31, 2014. The date of inquiry, type of caller, animal details (species, age, sex) exposure reason (eg, accidental), type (eg, acute) and route (eg, oral) and main exposure agent were collected from all PCs; poisoning severity recorded at the time of inquiry was collected from one PC. Likelihood of exposure, causality and follow-up information were not collected.

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“…Neste sentido, o conhecimento, por parte do pesquisador, de aspectos marginais aos dados per se é fundamental para a adequada utilização dos mesmos (Todeschini 2010). A busca de soluções para essas limitações passa pelo conhecimento das bases teóricas do universo de existência e de obtenção dos dados, bem como o adequado tratamento estatístico destes para minimização de efeitos indesejados resultantes do distanciamento existente entre seu objetivo primário e aquele proposto pelo analista (Dohoo et al 2003, Lattin et al 2003, Bartlett et al 2010, Todeschini 2010. Uma limitação frequentemente verificada em séries de dados secundários é a ocorrência de dados faltantes em determinadas variáveis, cuja presença pode representar dificuldades para a análise, como: perda de informações contidas nestes elementos faltantes e complicação no tratamento dos dados (Barnard & Meng 1999, Schaefer 1999.…”

Section: Introductionunclassified

Ocorrência de brucelose e tuberculose bovinas no Rio Grande do Sul com base em dados secundários

et al. 2018

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RESUMO: Avaliaram-se os resultados de testes para diagnóstico da brucelose e tuberculose bovinas objetivando analisar a distribuição de positividade e características de performance do programa de controle. A análise utilizou como dados secundários todos os resultados de testes para diagnóstico realizados em bovinos no ano de 2008 no estado do Rio Grande do Sul (RS) por médicos veterinários habilitados para atuação no âmbito do Programa Nacional de Controle e Erradicação de Brucelose e Tuberculose Animal. Os dados foram estatisticamente ajustados para minimizar os efeitos de valores extremos e de dados faltantes. Os testes alcançaram 66,80% dos 497 municípios do RS e incluíram a participação de 165 médicos veterinários habilitados. 40,21% dos testes foram realizados nos meses de abril, setembro e outubro, sendo que em 73,90% dos estabelecimentos foram realizados testes para ambas as enfermidades. No caso da brucelose verificou-se que foram testados 35.289 animais, com uma frequência de positivos de 0,25%, enquanto a frequência de estabelecimentos positivos entre os 3.406 testados foi 0,94%. Fêmeas apresentaram frequência de positividade mais elevada (0,29%, de 26.724 testadas) do que machos (0,13%, de 5.235 testados). Animais entre 48-60 meses de idade apresentaram chance de positividade superior às demais faixas etárias (Razão de Chances (RC) =2,63; IC 95%=1,63-4,26). Animais de aptidão leiteira representaram 62,66% dos animais testados, e apresentaram maior chance de positividade do que animais de corte (RC=2,32; IC 95%=1,38-3,90). Adicionalmente, 73,74% dos estabelecimentos testados eram dedicados à produção de leite. Já no caso da tuberculose foram testados 62.149 animais distribuídos em 5.151 propriedades, com frequência de positivos de 0,87% e 3,13%, respectivamente. A chance de positividade aumentou com a idade, sendo que animais com idade acima de 48 meses de idades apresentaram valores superiores aqueles verificados em animais mais jovens (RC=2,07; IC 95%=1,73-2,48). 59,74% dos animais testados eram de aptidão leiteira, os quais apresentaram mais chance de serem positivos do que aqueles de corte (RC=5,03; IC 95%=4,09-6,94). Propriedades leiteiras representaram 78,50% da totalidade dos testes para tuberculose. A análise comparativa do presente trabalho com estudos precedentes de prevalência da brucelose sugere que as ações de controle em curso têm sido efetivas na redução da prevalência da enfermidade no RS. Por outro lado, as informações obtidas no âmbito da tuberculose podem ser indicadoras da condição desta enfermidade, especialmente pela inexistência de estudos de prevalência realizados há menos de 30 anos. Adicionalmente, conclui-se que a utilização de dados secundários, desde que devidamente ajustados, pode ser uma ferramenta eficaz na gestão de programas de saúde animal e em sistemas de monitoramento e vigilância.

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Disease surveillance and referral bias in the veterinary medical database

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